书籍详情
侦测目标的SAR图像处理与应用
作者：黄世奇，刘代志 著
出版社：国防工业出版社
出版时间：2009-06-01
ISBN：9787118066036
定价：¥38.00
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内容简介
《侦测目标的SAR图像处理与应用》以SAR在目标侦测领域中的应用为目标，从微波散射机理出发，注重与侦测工程实践相结合，研究了SAR成像与目标散射特性及变化检测中的一些相关理论与技术问题，提出了多种新的信号处理模型、思路和方法。主要包括SAR成像数据预处理及成像算法，SAR图像预处理中的斑点噪声抑制与图像配准，SAR目标的增强与检测，目标的散射特性及其变化检测，SAR在侦测领域中的典型应用。《侦测目标的SAR图像处理与应用》理论性和实用性强，既可作为从事SAR图像处理及应用的科研人员阅读，又可作为高等院校教师、研究生的教材。
作者简介
暂缺《侦测目标的SAR图像处理与应用》作者简介
目录
主要缩略词说明
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 侦测信号处理内容与方法
1.3 侦测信息获取技术
1.4 SAR图像处理相关技术现状
1.4.1 SAR成像技术
1.4.2 目标散射特征及提取技术
1.4.3 SAR图像目标检测技术
1.4.4 SAR图像变化检测技术
1.4.5 SAR图像斑点噪声抑制技术
1.5 本书内容安排
参考文献
第2章 星载SAR数据预处理与成像算法
2.1 概述
2.2 SAR成像基本原理
2.3 星载SAR成像数据预处理
2.3.1 数据的压缩与解压及传输
2.3.2 数据预处理
2.4 MFSC算法
2.4.1 RD算法
2.4.2 MFSC算法描述
2.5 实测数据成像处理实例
2.6 星载SAR快视成像算法
2.6.1 SAR快视成像实质与数据处理
2.6.2 综合SAR快视成像方法
2.6.3 实测数据处理结果
2.7 本章小结
参考文献
第3章 SAR图像斑点噪声抑制方法
3.1 概述
3.2 SAR图像斑点噪声产生机理及特性
3.2.1 斑点噪声产生机理
3.2.2 斑点噪声的统计特性
3.3 基于空间域和变换域融合的滤波方法
3.3.1 多视处理滤波法
3.3.2 空间域滤波方法
3.3.3 变换域滤波方法
3.3.4 基于小波分析的数据融合抑噪算法
3.3.5 实验结果和算法应用分析
3.4 CRSN算法
3.4.1 算法描述
3.4.2 实验结果分析
3.5 本章小结
参考文献
第4章 基于特征点的SAR图像配准
4.1 概述
4.2 SAR图像配准技术
4.2.1 SAR图像配准的定义
4.2.2 SAR图像配准技术现状
4.3 图像配准的空间变换模型
4.4 基于SIFT算法的重叠区域特征点提取
4.4.1 SIFT算法原理
4.4.2 基于重叠区域的SIFT算法特征点提取
4.4.3 实验结果与分析
4.5 特征点匹配
4.5.1 基于最近距离的特征点匹配法
4.5.2 误匹配点对的消除方法
4.5.3 实验结果与分析
4.6 基于SIFT特征点的SAR图像配准
4.6.1 SAR图像的粗配准
4.6.2 SAR图像的精确配准
4.7 本章小结
参考文献
第5章 SAR目标散射特性与变化检测
5.1 概述
5.2 SAR图像与目标散射特性的关系
5.3 目标的散射机理与散射特性
5.3.1 目标散射机理
5.3.2 目标散射特性
5.4 RCS的定义与计算
5.4.1 RCS的定义
5.4.2 高频区目标RCS的预估方法
5.5 导弹机动发射车的散射机理、模型与计算
5.6 基于散射特性的目标变化检测
5.7 本章小结
参考文献
第6章 SAR图像目标的增强与检测方法
6.1 概述
6.2 ICA原理与算法
6.2.1 ICA原理
6.2.2 负熵最大化判据准则
6.2.3 基于负熵的快速ICA算法
6.3 基于ICA的SAR图像目标增强与检测
6.3.1 ICA-CFAR算法描述
6.3.2 SAR图像背景杂波分布模型
6.3.3 实验结果
6.4 CCFAR目标检测算法
6.4.1 CCFAR算法描述
6.4.2 亚像元空间域源算法
6.4.3 实验结果
6.5 CRSN算法与CCFAR算法
6.6 本章小结
参考文献
第7章 基于像素级的SAR图像变化检测
7.1 概述
7.2 图像变化检测方法综述
7.2.1 基于图像代数运算的变化检测方法
7.2.2 基于图像变换的变化检测方法
7.2.3 基于图像分类的变化检测方法
7.3 基于贝叶斯理论的最小错误率的阈值确定方法
7.3.1 贝叶斯理论的基本概念
7.3.2 均值循环迭代KI算法
7.3.3 多阈值EM算法
7.4 UTWT算法
7.4.1 算法描述
7.4.2 小波分析及最佳分解层的确定
7.4.3 实验结果
7.5 FMWT算法
7.5.1 SAR1波信号的分形模型
7.5.2 SAR图像分形维数计算
7.5.3 FMWT算法描述
7.5.4 实验结果与分析
7.6 SAR图像变化机理分析与综合变化检测
7.6.1 SAR图像变化机理
7.6.2 SAR图像变化类型分类
7.6.3 综合的SAR图像变化检测方法
7.6.4 实验结果
7.7 极化SAR图像变化检测
7.7.1 SAR数据极化理论及特征
7.7.2 实验结果与分析
7.8 本章小结
参考文献
第8章 低分辨率的SAR图像目标变化检测
8.1 概述
8.2 SAR图像目标方位角估计
8.2.1 目标方位角估计方法
8.2.2 综合的目标方位角估计算法
8.2.3 实验结果与分析
8.3 基于RCS曲线的SAR图像点目标变化检测
8.3.1 算法描述
8.3.2 仿真实验结果
8.4 基于后向散射系数的光滑面目标变化检测
8.4.1 粗糙表面的散射模型
8.4.2 地表粗糙参数与散射系数的关系
8.4.3 变化检测模型
8.4.4 仿真实验结果
8.5 本章小结
参考文献
第9章 高分辨率SAR图像目标变化检测
9.1 概述
9.2 基于一维像的目标变化检测
9.2.1 一维像的数学模型与数据获取
9.2.2 基于一维像的目标变化检测方法
9.3 基于二维散射中心的目标变化检测
9.3.1 二维散射中心模型
9.3.2 二维散射中心模型参数估计
9.3.3 仿真实验
9.3.4 基于结构特征的目标变化检测方法
9.4 本章小结
参考文献
第10章 SAR在军事领域中的应用
10.1 概述
10.2 在侦察领域中的应用
10.3 在异常探测领域中的应用
10.4 在匹配制导领域中的应用
10.5 在毁伤评估中的应用
10.6 在地球物理战中的应用
10.7 本章小结
参考文献
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 侦测信号处理内容与方法
1.3 侦测信息获取技术
1.4 SAR图像处理相关技术现状
1.4.1 SAR成像技术
1.4.2 目标散射特征及提取技术
1.4.3 SAR图像目标检测技术
1.4.4 SAR图像变化检测技术
1.4.5 SAR图像斑点噪声抑制技术
1.5 本书内容安排
参考文献
第2章 星载SAR数据预处理与成像算法
2.1 概述
2.2 SAR成像基本原理
2.3 星载SAR成像数据预处理
2.3.1 数据的压缩与解压及传输
2.3.2 数据预处理
2.4 MFSC算法
2.4.1 RD算法
2.4.2 MFSC算法描述
2.5 实测数据成像处理实例
2.6 星载SAR快视成像算法
2.6.1 SAR快视成像实质与数据处理
2.6.2 综合SAR快视成像方法
2.6.3 实测数据处理结果
2.7 本章小结
参考文献
第3章 SAR图像斑点噪声抑制方法
3.1 概述
3.2 SAR图像斑点噪声产生机理及特性
3.2.1 斑点噪声产生机理
3.2.2 斑点噪声的统计特性
3.3 基于空间域和变换域融合的滤波方法
3.3.1 多视处理滤波法
3.3.2 空间域滤波方法
3.3.3 变换域滤波方法
3.3.4 基于小波分析的数据融合抑噪算法
3.3.5 实验结果和算法应用分析
3.4 CRSN算法
3.4.1 算法描述
3.4.2 实验结果分析
3.5 本章小结
参考文献
第4章 基于特征点的SAR图像配准
4.1 概述
4.2 SAR图像配准技术
4.2.1 SAR图像配准的定义
4.2.2 SAR图像配准技术现状
4.3 图像配准的空间变换模型
4.4 基于SIFT算法的重叠区域特征点提取
4.4.1 SIFT算法原理
4.4.2 基于重叠区域的SIFT算法特征点提取
4.4.3 实验结果与分析
4.5 特征点匹配
4.5.1 基于最近距离的特征点匹配法
4.5.2 误匹配点对的消除方法
4.5.3 实验结果与分析
4.6 基于SIFT特征点的SAR图像配准
4.6.1 SAR图像的粗配准
4.6.2 SAR图像的精确配准
4.7 本章小结
参考文献
第5章 SAR目标散射特性与变化检测
5.1 概述
5.2 SAR图像与目标散射特性的关系
5.3 目标的散射机理与散射特性
5.3.1 目标散射机理
5.3.2 目标散射特性
5.4 RCS的定义与计算
5.4.1 RCS的定义
5.4.2 高频区目标RCS的预估方法
5.5 导弹机动发射车的散射机理、模型与计算
5.6 基于散射特性的目标变化检测
5.7 本章小结
参考文献
第6章 SAR图像目标的增强与检测方法
6.1 概述
6.2 ICA原理与算法
6.2.1 ICA原理
6.2.2 负熵最大化判据准则
6.2.3 基于负熵的快速ICA算法
6.3 基于ICA的SAR图像目标增强与检测
6.3.1 ICA-CFAR算法描述
6.3.2 SAR图像背景杂波分布模型
6.3.3 实验结果
6.4 CCFAR目标检测算法
6.4.1 CCFAR算法描述
6.4.2 亚像元空间域源算法
6.4.3 实验结果
6.5 CRSN算法与CCFAR算法
6.6 本章小结
参考文献
第7章 基于像素级的SAR图像变化检测
7.1 概述
7.2 图像变化检测方法综述
7.2.1 基于图像代数运算的变化检测方法
7.2.2 基于图像变换的变化检测方法
7.2.3 基于图像分类的变化检测方法
7.3 基于贝叶斯理论的最小错误率的阈值确定方法
7.3.1 贝叶斯理论的基本概念
7.3.2 均值循环迭代KI算法
7.3.3 多阈值EM算法
7.4 UTWT算法
7.4.1 算法描述
7.4.2 小波分析及最佳分解层的确定
7.4.3 实验结果
7.5 FMWT算法
7.5.1 SAR1波信号的分形模型
7.5.2 SAR图像分形维数计算
7.5.3 FMWT算法描述
7.5.4 实验结果与分析
7.6 SAR图像变化机理分析与综合变化检测
7.6.1 SAR图像变化机理
7.6.2 SAR图像变化类型分类
7.6.3 综合的SAR图像变化检测方法
7.6.4 实验结果
7.7 极化SAR图像变化检测
7.7.1 SAR数据极化理论及特征
7.7.2 实验结果与分析
7.8 本章小结
参考文献
第8章 低分辨率的SAR图像目标变化检测
8.1 概述
8.2 SAR图像目标方位角估计
8.2.1 目标方位角估计方法
8.2.2 综合的目标方位角估计算法
8.2.3 实验结果与分析
8.3 基于RCS曲线的SAR图像点目标变化检测
8.3.1 算法描述
8.3.2 仿真实验结果
8.4 基于后向散射系数的光滑面目标变化检测
8.4.1 粗糙表面的散射模型
8.4.2 地表粗糙参数与散射系数的关系
8.4.3 变化检测模型
8.4.4 仿真实验结果
8.5 本章小结
参考文献
第9章 高分辨率SAR图像目标变化检测
9.1 概述
9.2 基于一维像的目标变化检测
9.2.1 一维像的数学模型与数据获取
9.2.2 基于一维像的目标变化检测方法
9.3 基于二维散射中心的目标变化检测
9.3.1 二维散射中心模型
9.3.2 二维散射中心模型参数估计
9.3.3 仿真实验
9.3.4 基于结构特征的目标变化检测方法
9.4 本章小结
参考文献
第10章 SAR在军事领域中的应用
10.1 概述
10.2 在侦察领域中的应用
10.3 在异常探测领域中的应用
10.4 在匹配制导领域中的应用
10.5 在毁伤评估中的应用
10.6 在地球物理战中的应用
10.7 本章小结
参考文献
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