【摘 要】
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合成孔径雷达(SAR)是一种具有全天候、全天时和远距离成像的特点的高分辨率成像雷达,对军用和民用具有重要的应用价值。目前根据国内外学者的研究与预测,SAR成像在地形测绘、考古学、沙层、森林覆盖和侦察监视等其他方面也将会有广阔的应用前景。因此对于SAR数据而言,研究成像算法进行成像处理是关键步骤,而且成像之后提高SAR图像的质量也具有重要的研究意义。传统的SAR成像算法大多不适用于大斜视成像模式,而
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合成孔径雷达(SAR)是一种具有全天候、全天时和远距离成像的特点的高分辨率成像雷达,对军用和民用具有重要的应用价值。目前根据国内外学者的研究与预测,SAR成像在地形测绘、考古学、沙层、森林覆盖和侦察监视等其他方面也将会有广阔的应用前景。因此对于SAR数据而言,研究成像算法进行成像处理是关键步骤,而且成像之后提高SAR图像的质量也具有重要的研究意义。传统的SAR成像算法大多不适用于大斜视成像模式,而且由于SAR图像距离向与方位向分辨率的不同(方位向分辨率一般大于距离向分辨率),因此为了使SAR图像看起来更接近原始场景,通常采用传统的方位向多视方法,将二维分辨率调节成一致。但是多视操作造成了方位向分辨率的降低和大量的数据浪费。本论文主要针对以上几个方面做了一些工作,现概括如下:本文首先分析了SAR成像在二维方向(距离向及方位向)的特性,在减少运算量并且提高运算效率的前提下,研究了传统SAR成像频域算法——距离徙动算法(RMA)的具体实现过程,并通过公式推导对算法进行改进,以期在大斜视构型下能够得到聚焦效果良好的SAR成像结果。然后利用改进的RMA,对SAR大斜视仿真数据和实测数据进行成像处理,观察图像的聚焦效果,验证改进成像算法RMA的有效性。为了避免SAR图像进行多视操作所造成的影响,本文提出对SAR图像进行距离向超分辨,即对距离向进行插值,插值的倍数就是多视的倍数。为了使输入图像更接近高分辨图像,本文将双三次插值(Bicubic)之后的图像作为输入,然后利用极限学习机(ELM)对聚焦后但未进行多视的原始SAR图像进行距离向超分辨率处理,得到高分辨SAR图像。并将得到的结果与Bicubic方法和基于稀疏表征的超分辨重建方法(Sc SR)得到的结果进行比较,在肉眼观察的基础上,有原始图像的计算峰值信噪比(PSNR),没有原始图像的计算熵值和对比度,证明ELM方法实现SAR图像距离向超分辨处理的优越性。为了进一步避免SAR图像进行多视操作所造成的影响,本文提出利用基于深度神经网络的图像超分辨方法(SRCNN)对聚焦后未进行多视的原始SAR图像进行距离向超分辨,将一开始通过ELM方法得到的SAR图像作为训练输入,原始的高分辨图像作为训练标签,利用深度卷积神经网络超分辨恢复具有高精度的特性,通过随机梯度下降法反向传播,训练网络超参数使损失降到最小,从而得到效果更为良好的SAR成像结果。与通过ELM得到的结果进行比较,证明SRCNN方法实现距离向超分辨的优越性。
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