基于子空间分析的sar图像处理相关技术分析

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1、中国民航大学硕士学位论文摘要合成孔径雷达(SAR，SyntheticApertureRadar)能够提供全天候条件下的详细的地面测绘资料和图像，在军事领域得到了广泛应用。无人机(UAV，UnmannedAerialVehicle)则是高技术条件下实现“无伤亡静的现代战争的有力工具。将=者结合起来应用必将成为未来战争中实现“无伤亡静侦察的重要手段。lJ躺能够执行无人作战，关键技术之一就是搭载其上的盘动隧标识别(册袋，AutomaticTargetRecognition)系统。由于UAV上搭载的传感器平台能够持续进行大范围的监视与侦查，获取丰富的图像数据

2、，对其进行处理、分析和理解已经远远超过人工能力所及，因此需要开发对图像的处理和自动解译系统。本文概述了SAR的应用及其相关内容，并就SAR应用中的关键技术—ls躲圈像处理进行了探讨，详细研究了其中的两个关键问题。主要内容包括：一是研究了SAR图像相干斑抑制问题，通过分析小波变换后SAR图像的统计特性，提出了一种有效的SAR图像相干斑抑制方法。该方法结合了小波变换和独立分量分析的特点，利用小波变换对图像进行分解，对分解后的子图像分别采用独立分量分析方法去嗓，经实验证明该方法具有优良的性能，并比较了不弱小波基邃数的相干斑抑制效果；二是针对SAR毽标图像特

3、征提取方法展开了较深入的研究，主要分析了二维主分量分析等基于子空间的特征提取方法，将它们与支持向量机分类器结合应用于SARATR。并基于美国DARPA(DefenseAdvancedResearchProjectsAgency)提供的瞒TAR(MovingandStationaryTargetAcquisitionandRecognition)数据库傲了大量的实验，将这几种特征提取方法进行比较分析。实验结果证明二维主分量分柝方法非常有效，得到了更高的识别率，且计算量较小。关键词：合成孔径雷达，岛动目标识别，相干斑抑制，特征提取，独立分量分析，=维主分

4、量分析中国民航大学硕士学位论文ABST：RACTWithachievingdetailedall-weatherimageryofground，SyntheticApertureRadar(S烈R)iswidelyusedinmilitaryfiled。UnmannedAerialVehicle(UAV)ispowerfulmilitaryequipmentforrealizationof‘'zerocasualty”warsundertheconditionofhightechnology．SothecombinedapplicationofUAV

5、andSARwillbeanimportamttoolofrealizing“zerocasualS'’inthefutureⅥ糨．OneofthekeytechniquesofUAViSAutomaticTargetRecognition(ATR)，whichmakesUAVperformtaskswithoutmaninit．UAV-bomeSARCanprovidesustainedhigh-altitudesurveillanceandreconnaissanceatlarge。standoffranges，andCangenerateapr

6、ofusionofdata．Thedemandsonproceesingandinterpretationoftheseimagesdramaticallyincreasebeyondthelimitofman'sability．Soitisnecessarytodevelopautomaticimageanalysissystemsinpracticaluse．Inthispaper,theapplicationsanddevelopmentsituationofSARaresurveyed，andthekeytechniqueofSARappli

7、cations-SARimageprocessingisresearcheddeeply．TwokeyproblemsofSARimageprocessingarcstudiedindetail，includingSARimagespecklesuppressionandfeatureextractioninSARATR．Firstly,theapproachesforSARimagedespecklingaferesearched。WiththewaveletcoefficientsoflogarithmicallytransformedSARim

8、ageanalyzed,wavelettransformandIndependentComponentAna