隨著合成孔徑雷達(dá)(SAR)成像分辨率的不斷提高和對SAR圖像解譯研究的持續(xù)深入,SAR圖像增強(qiáng)領(lǐng)域的應(yīng)用也逐漸被關(guān)注。當(dāng)前針對SAR的干擾技術(shù)呈現(xiàn)多樣化趨勢,它們的目的都是要破壞SAR對目標(biāo)場景的探測,從而使雷達(dá)系統(tǒng)不能得到目標(biāo)圖像的準(zhǔn)確信息。圖像增強(qiáng)算法不可避免會(huì)影響干擾效果,為了保證對SAR干擾的有效性,分析圖像增強(qiáng)算法對干擾效果的影響十分必要。首先,本文回顧了SAR的應(yīng)用背景和SAR對抗技術(shù)的發(fā)展。介紹了針對SAR的干擾樣式和SAR圖像增強(qiáng)的方法。在SAR干擾技術(shù)方面,有源噪聲干擾的發(fā)展較為成熟,有著深厚的理論基礎(chǔ)。有源噪聲干擾易于實(shí)現(xiàn),方便操作,在實(shí)戰(zhàn)過程中也被廣泛應(yīng)用,是一種重要的干擾方式。圖像增強(qiáng)方法上,研究的熱點(diǎn)有基于圖像變換域處理的小波變換方法,基于壓縮感知和稀疏理論的魯棒主成分分析(RPCA)方法等。然后,探討了SAR的成像原理,從幾何場景出發(fā),建立了SAR成像的距離模型,介紹了RD處理算法。然后給出了噪聲干擾包括系統(tǒng)噪聲、相干斑噪聲和有源噪聲干擾的具體數(shù)學(xué)模型,包括射頻噪聲干擾、噪聲調(diào)幅干擾、噪聲調(diào)頻干擾和噪聲調(diào)相干擾,并且闡述了SAR圖像質(zhì)量的影響因素和干擾效果評估方法。接著,選取小波變換去噪方法進(jìn)行了詳細(xì)地論述,介紹了基本的小波函數(shù)和類型,詳細(xì)地論述了小波去噪的方法和在圖像上的應(yīng)用。并著重對全局閾值和分層閾值去噪方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真。結(jié)果表明,全局閾值在濾除噪聲的同時(shí)會(huì)舍棄圖像的部分細(xì)節(jié)信息,使圖像模糊難辨。分層閾值在保留圖像特征的同時(shí),又可以抑制一定程度的噪聲干擾,降低了圖像的判讀難度。最后,簡單介紹了PCA方法,然后過渡到RPCA,對于RPCA進(jìn)行了詳細(xì)的數(shù)學(xué)推導(dǎo)和論證,并介紹了RPCA對于SAR圖像去噪的基本思想。將該方法應(yīng)用到噪聲干擾處理上。通過實(shí)驗(yàn)仿真得出結(jié)論。在圖像指標(biāo)上,RPCA對抑制四種有源噪聲干擾方式的作用效果相似。從RPCA執(zhí)行性能上分析,處理噪聲調(diào)幅干擾和噪聲調(diào)相干擾的計(jì)算次數(shù)最少,其次是射頻噪聲干擾,最后是噪聲調(diào)頻干擾。因此在對實(shí)時(shí)性要求高的應(yīng)用場合下,可以考慮使用RPCA處理噪聲調(diào)幅干擾和噪聲調(diào)相干擾。本文對SAR成像的圖像增強(qiáng)干擾的研究還很片面。首先從SAR系統(tǒng)上,未使用真實(shí)的SAR系統(tǒng)參數(shù),對仿真的場景模型做了簡化;干擾方式上只選取了其中較為典型的四種噪聲干擾進(jìn)行了研究;小波變換方法中僅僅從去噪效果進(jìn)行了論證,對于場景目標(biāo)的特征提取,邊緣檢測方面還未做進(jìn)一步探究;RPCA去噪處理中,關(guān)于模型求解的ADMM算法可以考慮使用分布式計(jì)算解決,從而進(jìn)一步提高效率。
【學(xué)位單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN957.52
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號對照表
縮略語對照表
第一章 緒論
    1.1 論文研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢
        1.2.1 SAR圖像干擾技術(shù)
        1.2.2 SAR圖像增強(qiáng)方法
    1.3 本文的研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排
第二章 雷達(dá)成像和干擾分析
    2.1 成像原理簡介
        2.1.1 距離模型
        2.1.2 距離多普勒算法
    2.2 干擾對成像的影響
        2.2.1 干擾信號模型
        2.2.2 有源噪聲干擾
    2.3 圖像質(zhì)量及其干擾評估
        2.3.1 SAR圖像質(zhì)量
        2.3.2 干擾評估方法
        2.3.3 干擾評估指標(biāo)
    2.4 小結(jié)
第三章 小波變換圖像去噪分析和仿真
    3.1 小波變換簡介
        3.1.1 小波函數(shù)
        3.1.2 常用小波類型
    3.2 小波變換信號去噪方法
        3.2.1 模極大值去噪法
        3.2.2 系數(shù)相關(guān)性去噪法
        3.2.3 閾值去噪方法
    3.3 小波變換圖像去噪方法
        3.3.1 小波分解和重構(gòu)
        3.3.2 塔式分解
    3.4 小波變換處理有源噪聲干擾
        3.4.1 仿真參數(shù)設(shè)置
        3.4.2 射頻噪聲干擾
        3.4.3 噪聲調(diào)幅干擾
        3.4.4 噪聲調(diào)頻干擾
        3.4.5 噪聲調(diào)相干擾
        3.4.6 對比總結(jié)
    3.5 小結(jié)
第四章 RPCA圖像去噪分析和仿真
    4.1 主成分分析
    4.2 RPCA去噪方法
        4.2.1 去噪原理
        4.2.2 數(shù)學(xué)模型
        4.2.3 求解算法
    4.3 RPCA處理有源噪聲干擾
        4.3.1 仿真參數(shù)設(shè)置
        4.3.2 射頻噪聲干擾
        4.3.3 噪聲調(diào)幅干擾
        4.3.4 噪聲調(diào)頻干擾
        4.3.5 噪聲調(diào)相干擾
        4.3.6 對比總結(jié)
    4.4 小結(jié)
第五章 總結(jié)和展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡介

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2864023