合成孔徑圖像信息解譯與應(yīng)用技術(shù)

目錄
叢書序
序
前言
第1章 合成孔徑雷達(dá)圖像解譯概論 1
1.1 合成孔徑雷達(dá)圖像中的地物信息 1
1.1.1 SAR圖像的幾何信息 1
1.1.2 SAR圖像的統(tǒng)計(jì)信息 3
1.1.3 地物目標(biāo)的極化信息 4
1.2 合成孔徑雷達(dá)圖像信息處理 5
1.2.1 降斑濾波 5
1.2.2 特征提取 5
1.2.3 圖像分類 6
1.3 合成孔徑雷達(dá)信息解譯系統(tǒng) 6
1.3.1 目視解譯系統(tǒng) 7
1.3.2 目標(biāo)辨識(shí)系統(tǒng) 10
1.4 本書內(nèi)容 10
參考文獻(xiàn) 11
第一部分 SAR圖像數(shù)據(jù)分析
第2章 SAR圖像統(tǒng)計(jì)特征及其信號(hào)模型 15
2.1 單視復(fù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分布 15
2.1.1 幅度圖像分布函數(shù) 16
2.1.2 強(qiáng)度圖像分布函數(shù) 17
2.2 多視數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分布 17
2.3 相干斑的乘性模型和加性模型 18
2.3.1 相干斑乘積模型 18
2.3.2 相干斑加性模型 19
2.4 多極化數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分布 22
2.4.1 單視多極化數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分布 22
2.4.2 多視多極化數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分布 22
2.5 小結(jié)與討論 23
參考文獻(xiàn) 23
索引 24
第3章 SAR數(shù)據(jù)極化特征 26
3.1 電磁波的極化表征 26
3.1.1 極化橢圓 26
3.1.2 Jones矢量 27
3.1.3 Stokes矢量和Poincare極化球 28
3.2 極化回波矩陣 30
3.2.1 散射矩陣和散射矢量 30
3.2.2 Stockes矩陣 31
3.2.3 極化協(xié)方差矩陣和極化相干矩陣 32
3.2.4 幾種典型單目標(biāo)的散射矩陣 35
3.3 目標(biāo)極化分解 37
3.3.1 相干分解 37
3.3.2 非相干分解 40
3.4 小結(jié)和討論 54
參考文獻(xiàn) 55
索引 56
第二部分 SAR圖像信息處理
第4章 SAR圖像相干斑濾波 61
4.1 SAR圖像濾波技術(shù)與性能 61
4.1.1 反射系數(shù)貝葉斯估計(jì) 61
4.1.2 變換域相干斑濾波 62
4.1.3 多極化SAR圖像濾波 62
4.1.4 估計(jì)器和濾波器性能評(píng)估 62
4.2 雷達(dá)反射系數(shù)的估計(jì) 65
4.2.1 貝葉斯估計(jì)概述 65
4.2.2 鄰域貝葉斯估計(jì) 67
4.2.3 非局部貝葉斯估計(jì) 72
4.3 保持紋理的濾波 75
4.3.1 小波萎縮去噪 75
4.3.2 迭代小波濾波 76
4.4 Turbo迭代濾波 77
4.4.1 貝葉斯估計(jì)和小波分析協(xié)同濾波 77
4.4.2 降斑算法性能評(píng)估 78
4.5 稀疏域優(yōu)化濾波 83
4.5.1 稀疏表示概論 83
4.5.2 稀疏域?yàn)V波 86
4.5.3 稀疏子空間分解方法 88
4.6 多極化濾波 99
4.6.1 保持空間分辨率最佳濾波 100
4.6.2 保持極化特征最佳濾波 105
4.7 結(jié)論 108
參考文獻(xiàn) 109
索引 111
第5章 SAR圖像目標(biāo)特征提取 115
5.1 SAR圖像線與輪廓提取 115
5.1.1 比例法的線提取 115
5.1.2 活動(dòng)輪廓模型 117
5.1.3 圖切割模型 119
5.2 SAR圖像分割 120
5.2.1 分層馬爾可夫隨機(jī)場 121
5.2.2 流域分割 130
5.3 隨機(jī)森林目標(biāo)提取 133
5.3.1 決策樹 133
5.3.2 隨機(jī)森林 135
參考文獻(xiàn) 137
索引 138
第6章 SAR圖像分類 140
6.1 SVM分類 140
6.1.1 線性可分支持向量機(jī) 140
6.1.2 非線性支持向量機(jī) 143
6.2 低秩稀疏分類 146
6.2.1 低秩稀疏約束下的可區(qū)分性字典學(xué)習(xí)模型 146
6.2.2 基于可區(qū)分性字典學(xué)習(xí)模型的分類 150
參考文獻(xiàn) 154
索引 155
第三部分 SAR圖像應(yīng)用系統(tǒng)
第7章 合成孔徑雷達(dá)圖像信息可視化系統(tǒng) 159
7.1 SAR信息可視化系統(tǒng) 159
7.1.1 信息可視化平臺(tái)的特點(diǎn) 159
7.1.2 信息可視化系統(tǒng)設(shè)計(jì) 160
7.1.3 信息可視化系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù) 162
7.2 單通道SAR數(shù)據(jù)信息可視化 165
7.2.1 幅度數(shù)據(jù)濾波圖像 166
7.2.2 特征信息偽彩圖像 166
7.3 雙極化SAR數(shù)據(jù)信息可視化 167
7.3.1 相位差和幅度比 167
7.3.2 雙極化SAR數(shù)據(jù)分類圖像 169
7.4 全極化SAR數(shù)據(jù)信息可視化 170
7.4.1 全極化SAR強(qiáng)度圖像 170
7.4.2 地物極化特征圖 175
7.5 最佳信息可視化圖像 179
7.5.1 最佳信息可視化系統(tǒng) 179
7.5.2 特征圖像集聚類 181
7.5.3 最佳特征信息圖像 183
7.6 結(jié)論 185
參考文獻(xiàn) 185
索引 186
第8章 SAR圖像目標(biāo)檢索系統(tǒng) 188
8.1 SAR圖像信息解譯系統(tǒng) 188
8.2 SAR圖像目標(biāo)檢索方法 190
8.2.1 基于內(nèi)容的圖像檢索原理 190
8.2.2 用于檢索的SAR圖像特征 191
8.3 相關(guān)反饋技術(shù) 191
8.3.1 相關(guān)反饋流程 192
8.3.2 相關(guān)反饋原理 192
8.3.3 相關(guān)反饋算法 193
8.4 SAR圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì) 195
8.4.1 檢索平臺(tái)的技術(shù)特點(diǎn) 195
8.4.2 檢索平臺(tái)的軟件框架 196
8.4.3 檢索平臺(tái)性能評(píng)測 197
8.5 典型應(yīng)用 200
8.5.1 地物分布調(diào)查 200
8.5.2 特定目標(biāo)搜尋 201
8.5.3 目標(biāo)變化監(jiān)測 204
8.6 結(jié)論 212
參考文獻(xiàn) 212
索引 214