發(fā)布時間：2018-08-27 16:03

【摘要】：合成孔徑雷達(dá)(SAR)是一種工作在微波波段的高分辨率、主動式相干成像雷達(dá),其成像具有全天候、遠(yuǎn)距離、能適應(yīng)惡劣環(huán)境等優(yōu)點(diǎn),在對地觀測中發(fā)揮著重要的作用。隨著分辨率、成像方式等技術(shù)的進(jìn)步,SAR圖像數(shù)據(jù)量的急劇膨脹給數(shù)據(jù)傳輸和存儲帶來極大的壓力,SAR相干成像的特性帶來的相干斑噪聲給SAR圖像的解譯和應(yīng)用帶來困難。從SAR圖像的稀疏特性來看,稀疏表示理論在SAR圖像處理與應(yīng)用領(lǐng)域具有廣闊的前景。開展基于稀疏特征的SAR圖像處理與應(yīng)用方法研究,可以提高SAR圖像處理和解譯的水平,推廣SAR圖像在民用領(lǐng)域和軍事領(lǐng)域的應(yīng)用。本文從SAR圖像的稀疏特征出發(fā),基于字典學(xué)習(xí)和稀疏模型,對SAR圖像壓縮、SAR圖像相干斑抑制、SAR圖像目標(biāo)分類和SAR圖像與紅外圖像融合進(jìn)行了研究。本文主要工作總結(jié)如下:第二章研究內(nèi)容:在SAR圖像信號盲稀疏度條件下,現(xiàn)有重構(gòu)算法中固定閾值的選擇限制了SAR圖像壓縮后重構(gòu)精度和重構(gòu)速度的提高。鑒于此,本文提出一種改進(jìn)的正交匹配追蹤算法。該算法通過非線性下降的閾值快速選擇原子,自動調(diào)節(jié)候選集原子個數(shù),以便每一次迭代時更加精確地估計(jì)真正的支撐集,利用正則化過程實(shí)現(xiàn)了支撐集的第二次篩選,實(shí)現(xiàn)了盲稀疏度信號的精確重構(gòu)。本文將算法應(yīng)用于SAR圖像壓縮,提出了一種基于稀疏表示的SAR圖像壓縮方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法能在壓縮SAR圖像的同時抑制相干斑。第三章研究內(nèi)容:提出了一種基于自蛇擴(kuò)散和稀疏表示的Contourlet域SAR圖像相干斑抑制方法。對SAR圖像Contourlet變換分解后的低頻子帶采用自蛇擴(kuò)散處理,并將濾波處理后的系數(shù)作為SAR圖像低頻子帶在Contourlet域的局部均值估計(jì);基于稀疏優(yōu)化模型,利用改進(jìn)的正交匹配追蹤算法求解高頻子帶的稀疏系數(shù),重構(gòu)得到高頻子帶系數(shù);對濾波后的所有子帶系數(shù)進(jìn)行Contourlet逆變換,實(shí)現(xiàn)SAR圖像的相干斑抑制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能在抑制相干斑噪聲的同時較好地保留圖像的邊緣信息。第四章研究內(nèi)容:針對SAR圖像的目標(biāo)分類,本文提出了三種方法。(1)基于多子分類器的Ad Boost分類方法。該方法首先提取訓(xùn)練樣本的2D-LDA特征和G2DPCA特征,采用SVM方法分別訓(xùn)練弱分類器,采用Ada Boost.M2算法將弱分類器提升為強(qiáng)分類器完成SAR圖像的目標(biāo)分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在識別率和識別時間上優(yōu)于采用單一子分類器的Ada Boost算法。(2)基于EMACH和稀疏表示的分類方法。該方法針對SAR圖像訓(xùn)練樣本,采用EMACH算法訓(xùn)練模板,提取模板的G2DPCA特征構(gòu)造過完備字典,利用改進(jìn)的正交匹配追蹤算法求解測試樣本的G2DPCA特征在過完備字典下的稀疏系數(shù),根據(jù)系數(shù)的能量特征判斷SAR圖像目標(biāo)的類別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在分類速度方面明顯優(yōu)于同類別的其他分類方法。(3)提出了一種基于級聯(lián)字典和稀疏表示的分類方法。該方法利用SAR圖像訓(xùn)練樣本庫,按類別生成多個字典,構(gòu)成級聯(lián)結(jié)構(gòu),測試樣本經(jīng)過級聯(lián)字典,按需依次求解稀疏系數(shù),利用重構(gòu)誤差和投票機(jī)制完成SAR圖像的目標(biāo)分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法明顯提高了SAR圖像的目標(biāo)分類速度。第五章研究內(nèi)容:針對SAR圖像與紅外圖像融合,本文提出了兩種融合方法。(1)基于自適應(yīng)權(quán)值的曲波域SAR圖像與紅外圖像融合方法。該方法引入模糊理論的分析思想,對源圖像Curvelet變換后的不同頻率子帶系數(shù)采用不同的權(quán)值進(jìn)行處理,通過自適應(yīng)加權(quán)策略實(shí)現(xiàn)SAR圖像與紅外圖像融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法真實(shí)可靠,能夠有效提高融合質(zhì)量。(2)基于稀疏表示的NSCT域SAR圖像與紅外圖像融合方法。該方法首先將源圖像進(jìn)行NSCT分解,形成不同頻帶的系數(shù);采用區(qū)域能量融合方法融合低頻子帶;構(gòu)造過完備字典,求解不同高頻子帶在字典下的稀疏系數(shù),采用能量最大原則選取稀疏系數(shù)并重構(gòu)高頻子帶;通過NSCT逆變換將不同頻帶系數(shù)融合,實(shí)現(xiàn)SAR圖像與紅外圖像融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文融合方法在視覺效果和客觀指標(biāo)評價方面,都行之有效。
[Abstract]:Synthetic Aperture Radar (SAR) is a high-resolution, active coherent imaging radar operating in microwave band. Its imaging has the advantages of all-weather, long-distance, and can adapt to harsh environment. It plays an important role in earth observation. With the development of resolution, imaging methods and other technologies, the rapid expansion of SAR image data to data transmission. Sparse representation theory has broad prospects in the field of SAR image processing and application from the point of view of sparse characteristics of SAR images. In order to improve the level of SAR image processing and interpretation and popularize the application of SAR image in civil and military fields, this paper studies SAR image compression, speckle suppression, target classification and fusion of SAR image and infrared image based on the sparse features of SAR image, dictionary learning and sparse model. The work is summarized as follows: In the second chapter, under the condition of blind sparsity of SAR image signal, the selection of fixed threshold limits the improvement of reconstruction precision and reconstruction speed after SAR image compression. Selecting atoms and automatically adjusting the number of atoms in the candidate set are used to estimate the true support set more accurately in each iteration. The second selection of the support set is realized by the regularization process, and the blind sparseness signal is reconstructed accurately. Experimental results show that the proposed method can suppress speckles while compressing SAR images. Chapter 3: A speckle suppression method for SAR images in Contourlet domain based on Self-Snake diffusion and sparse representation is proposed. Based on the sparse optimization model, the sparse coefficients of the high-frequency subband are solved by the improved orthogonal matching pursuit algorithm, and the high-frequency subband coefficients are reconstructed. All the filtered subband coefficients are inversely transformed by the Contourlet transform to achieve speckle suppression. The experimental results show that this method can suppress speckle noise and preserve image edge information. Chapter 4: Aiming at target classification of SAR images, three methods are proposed. (1) Ad Boost classification method based on multi-sub-classifier. The weak classifier is trained by SVM method, and the weak classifier is upgraded to strong classifier by Ada Boost. M2 algorithm. The experimental results show that this method is superior to Ada Boost algorithm with single Subclassifier in recognition rate and recognition time. (2) Classification method based on EMACH and sparse representation. The training samples are trained by EMACH algorithm, and the G2DPCA features of the template are extracted to construct an over-complete dictionary. The sparse coefficients of G2DPCA features in the over-complete dictionary of the test samples are solved by the improved orthogonal matching pursuit algorithm, and the classification of SAR image targets is judged according to the energy features of the coefficients. (3) A classification method based on cascaded dictionary and sparse representation is proposed, which uses the SAR image training sample library to generate multiple dictionaries according to the category, and forms a cascaded structure. The test samples are cascaded dictionaries, and the sparse coefficients are solved in turn according to the need. The reconstruction error and the input are used. The experimental results show that the proposed method improves the classification speed of SAR image. Chapter 5: Aiming at the fusion of SAR image and infrared image, two fusion methods are proposed. (1) Curvilinear SAR image and infrared image fusion method based on adaptive weights. According to the analysis idea of fuzzy theory, different weights are used to process the sub-band coefficients of different frequencies of the source image after Curvelet transform, and the fusion of SAR image and infrared image is realized by adaptive weighting strategy. The experimental results show that this method is reliable and can effectively improve the fusion quality. (2) SAR image and red image in NSCT domain based on sparse representation First, the source image is decomposed by NSCT to form the coefficients of different frequency bands; then the low-frequency sub-bands are fused by regional energy fusion method; then the sparse coefficients of different high-frequency sub-bands are solved by constructing an over-complete dictionary; then the sparse coefficients are selected and the high-frequency sub-bands are reconstructed by using the principle of maximum energy; and the inversion of NSCT is performed. Different band coefficients are fused to realize the fusion of SAR image and infrared image. The experimental results show that the fusion method is effective in visual effect and objective evaluation.
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN957.52

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本文編號：2207761