简介:针对合成孔径雷达(SAR)图像感兴趣区域(ROI)的分割问题,提出了一种基于Mellin变换的正则化参数的自适应选取方法。首先将SAR图像乘性相干斑噪声转化为加性相干斑噪声,在此基础上应用正则化模型建立SAR图像特征增强目标函数。然后推导出正则化参数与相应范数项的关系式,应用共轭梯度法对模型进行求解,最终达到图形特征增强与相应ROI分割的目的。所提算法不仅有效抑制了背景杂波,降低了相干斑的影响,而且还克服了传统方法对参数经验值选取的弊端。基于真实SAR图像数据的实验结果验证了该方法的简便性和有效性。
简介:机载干涉SAR获取DEM的过程中,绝对相位与展开后的相位存在一个常数相位偏移量。这需要利用照射区域内角反射器的地理信息去估计这个偏置。然而,人工布设角反射器浪费人力物力。同时,在一些危险区域人工布设和测量角反射器也是难以实施的。为了克服这一限制,相位偏移量可以利用外源DEM提取的地面控制点去估计,然后通过斜坡相位模型迭代估计误差。由于机载重轨干涉SAR的时变基线误差会影响算法中斜坡相位估计模型与线性求解的匹配性能,从而影响算法估计精度。提出了一种兼顾时变基线估计和补偿的相位偏置迭代估计算法。机载C波段0.5m高分辨率重轨干涉SAR实测数据用于验证该算法的有效性,高程重建精度在4m以内。该方法简单快速,且能够消除对人工角反射器的依赖性,适合无定标点情况下机载InSAR的DEM反演。