基于匀加速曲线运动模型的收发分离斜距确定方法

    公开(公告)号:CN106872980B

    公开(公告)日:2019-10-18

    申请号:CN201710238218.4

    申请日:2017-04-12

    IPC分类号: G01S13/90

    摘要: 本发明提供了一种基于匀加速曲线运动模型的收发分离斜距确定方法,包括:将雷达与目标的运动采用匀加速曲线运动表示,据此建立双程斜距表达式进行求解,确定收发分离斜距。通过建立雷达和目标的匀加速曲线运动模型,更好的描述了雷达的曲线运动以及目标随着地球自转产生的圆周运动,误差较小;发射斜距和接收斜距的求解过程涉及两个一元四次方程的求解,直接利用求根公式进行求解,结果的精度更高,不会引入额外的运算误差;而且没有限制轨道类型,不仅适用于零偏心率的圆轨道,同样也适用于偏心率不为零的椭圆轨道,拓宽了斜距模型的适用范围,而且将计算精度提高了3‑5个数量级。

    基于矢量底图匹配的星载光学遥感影像自动校正方法

    公开(公告)号:CN106920235A

    公开(公告)日:2017-07-04

    申请号:CN201710109715.4

    申请日:2017-02-28

    IPC分类号: G06T7/00 G06T7/30

    CPC分类号: G06T2207/10032

    摘要: 本发明提供了一种基于矢量底图匹配的星载光学遥感影像自动校正方法,其特征在于,包括:步骤A,将待校正影像按照指定分辨率进行地理编码;步骤B,将矢量图按所述指定分辨率转换为二值化栅格图像,统一待校正影像与矢量图的分辨率;步骤C,以矢量图作为控制底图,根据待校正影像和控制底图的地理信息确定图像间的共同区域;步骤D,在上述步骤C确定的共同区域内,进行同分辨率待校正影像与二值化控制底图自动匹配处理,将得到的匹配点对作为控制点校正遥感影像。本发明具有稳定度好和定位精度高的特点,拓展了星载光学遥感影像自动校正处理可使用的控制底图类型,有效解决了无传统光学控制影像覆盖区域的星载光学遥感影像自动校正问题。

    基于矢量底图匹配的星载光学遥感影像自动校正方法

    公开(公告)号:CN106920235B

    公开(公告)日:2020-06-26

    申请号:CN201710109715.4

    申请日:2017-02-28

    IPC分类号: G06T7/33

    摘要: 本发明提供了一种基于矢量底图匹配的星载光学遥感影像自动校正方法,其特征在于,包括:步骤A,将待校正影像按照指定分辨率进行地理编码;步骤B,将矢量图按所述指定分辨率转换为二值化栅格图像,统一待校正影像与矢量图的分辨率;步骤C,以矢量图作为控制底图,根据待校正影像和控制底图的地理信息确定图像间的共同区域;步骤D,在上述步骤C确定的共同区域内,进行同分辨率待校正影像与二值化控制底图自动匹配处理,将得到的匹配点对作为控制点校正遥感影像。本发明具有稳定度好和定位精度高的特点,拓展了星载光学遥感影像自动校正处理可使用的控制底图类型,有效解决了无传统光学控制影像覆盖区域的星载光学遥感影像自动校正问题。

    基于匀加速曲线运动模型的收发分离斜距确定方法

    公开(公告)号:CN106872980A

    公开(公告)日:2017-06-20

    申请号:CN201710238218.4

    申请日:2017-04-12

    IPC分类号: G01S13/90

    摘要: 本发明提供了一种基于匀加速曲线运动模型的收发分离斜距确定方法,包括:将雷达与目标的运动采用匀加速曲线运动表示,据此建立双程斜距表达式进行求解,确定收发分离斜距。通过建立雷达和目标的匀加速曲线运动模型,更好的描述了雷达的曲线运动以及目标随着地球自转产生的圆周运动,误差较小;发射斜距和接收斜距的求解过程涉及两个一元四次方程的求解,直接利用求根公式进行求解,结果的精度更高,不会引入额外的运算误差;而且没有限制轨道类型,不仅适用于零偏心率的圆轨道,同样也适用于偏心率不为零的椭圆轨道,拓宽了斜距模型的适用范围,而且将计算精度提高了3‑5个数量级。

    基于频域滤波的图像域扇贝抑制方法及系统

    公开(公告)号:CN110749882B

    公开(公告)日:2021-11-19

    申请号:CN201911020140.4

    申请日:2019-10-24

    IPC分类号: G01S13/90 G01S7/40

    摘要: 本发明公开了一种基于频域滤波的图像域扇贝抑制方法及系统,该方法包括:在图像域对扫描合成孔径雷达的子带图像进行分块;提取各个分块图像的幅度另存为强度矩阵,得到强度图像并转化为对数图像;对数图像进行二维快速傅里叶变换;根据雷达的成像参数,结合二维快速傅里叶变换的特点,计算分块图像的扇贝效应谐波频点;提取分块图像中距离向0频处的方位向频谱,结合扇贝效应谐波频点对相应谐波进行幅度滤波;然后进行二维快速傅里叶逆变换得到扇贝抑制后的分块图像并将其拼接得到子带图像,获得扇贝抑制结果。本发明提供的该基于频域滤波的图像域扇贝抑制方法及系统,提出了将图像转变成对数图像后进行频率滤波的方法,简化了扇贝抑制处理过程。

    一种SAR图像中目标阴影区域的检测方法

    公开(公告)号:CN108389191B

    公开(公告)日:2021-02-23

    申请号:CN201810133186.6

    申请日:2018-02-09

    IPC分类号: G06T7/00 G06T5/00

    摘要: 一种SAR图像中目标阴影区域的检测方法,包括:目标数据区域选取;初始参数读取及目标高度向量计算;相位近似补偿处理;CFAR检测;算最优检测结果;求解阴影特征增强图像G(x,y)利用CFAR检测方法对图像G(x,y)进行阴影检测。本发明将阴影边界增强过程与阴影检测间题相结合,利用了图像的复数数据,考虑了相位信息,结合相位补偿和CFAR方法,建立了一种SAR图像目标区域检测方法,该方法是在考虑SAR图像阴影特殊性问题上建立的方法,克服了传统方法在目标高度高、图像分辨率高时无法有效检测阴影区域的缺点,有效实现了SAR图像中目标阴影区域的检测。该方法为SAR图像目标检测和识别及目标精细化信息提取提供了方法的支撑。

    机载干涉合成孔径雷达的干涉相位仿真方法

    公开(公告)号:CN108957454B

    公开(公告)日:2020-10-27

    申请号:CN201810862268.4

    申请日:2018-08-01

    IPC分类号: G01S13/90 G01S7/41

    摘要: 本公开提供一种机载干涉合成孔径雷达的干涉相位仿真方法,包括:步骤A:设置仿真场景的DEM;步骤B:判断该仿真场景中的叠掩区域、阴影区域和正常区域,用标记函数进行标记;步骤C:在每一个方位向上,分别求出叠掩区域、阴影区域和正常区域的理想干涉相位;步骤D:设置仿真场景的相干系数值;步骤E:对每一个方位向上的非阴影区域的距离门,生成有噪声的仿真干涉相位。本公开提供的机载干涉合成孔径雷达的干涉相位仿真方法针对机载InSAR系统,直接利用系统参数和场景的高程信息在干涉相位级实现了干涉相位的快速仿真计算,从而实现了高效真实的机载InSAR干涉相位仿真,为研究干涉相位滤波及解缠等算法提供了实验条件。

    基于频域滤波的图像域扇贝抑制方法及系统

    公开(公告)号:CN110749882A

    公开(公告)日:2020-02-04

    申请号:CN201911020140.4

    申请日:2019-10-24

    IPC分类号: G01S13/90 G01S7/40

    摘要: 本发明公开了一种基于频域滤波的图像域扇贝抑制方法及系统,该方法包括:在图像域对扫描合成孔径雷达的子带图像进行分块;提取各个分块图像的幅度另存为强度矩阵,得到强度图像并转化为对数图像;对数图像进行二维快速傅里叶变换;根据雷达的成像参数,结合二维快速傅里叶变换的特点,计算分块图像的扇贝效应谐波频点;提取分块图像中距离向0频处的方位向频谱,结合扇贝效应谐波频点对相应谐波进行幅度滤波;然后进行二维快速傅里叶逆变换得到扇贝抑制后的分块图像并将其拼接得到子带图像,获得扇贝抑制结果。本发明提供的该基于频域滤波的图像域扇贝抑制方法及系统,提出了将图像转变成对数图像后进行频率滤波的方法,简化了扇贝抑制处理过程。

    基于分布目标的全极化SAR隔离度评价方法

    公开(公告)号:CN106526555B

    公开(公告)日:2019-02-15

    申请号:CN201611025365.5

    申请日:2016-11-16

    IPC分类号: G01S7/40 G01S13/90

    摘要: 本发明提供了一种基于分布目标的全极化SAR隔离度评价方法,该方法通过选取地物,并向所选地物的实测散射矩阵反向加入串扰,利用通道间的相关系数得到SAR串扰的估计值,从而反映该极化SAR的极化通道隔离度,主要解决全极化SAR质量评价中极化隔离度的估算问题,其主要实现步骤包括:选取地物,将所选地物的实测散射矩阵即需要进行评估的数据M分为N块大小相同的数据块MN;向数据块MN反向加入串扰δ,并计算不同δ下同极化通道和交叉极化通道之间的相关系数ρHHHV、ρHHVH、ρVVHV、ρVVVH;针对各个数据块,统计使其相关系数ρHHHV、ρHHVH、ρVVHV、ρVVVH达到最小时所加入的串扰值;将得到的4N个串扰值进行统计平均,得到串扰估计值,并对串扰估计值取负得到极化通道隔离度。