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稀疏场景合成孔径雷达图像压缩研究

作　者: 张宏洲
导　师: 郁文贤
学　校: 上海交通大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 合成孔径雷达图像压缩感兴趣区域压缩感知
分类号: TN957.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 186次
引　用: 2次
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内容摘要

合成孔径雷达全天候、全天时的特性导致数据量庞大,数据压缩成为一大难题。目前的光学图像压缩算法未充分利用SAR图像的特征,在SAR图像压缩上效果不好。受JPEG2000的感兴趣区域思想的启发,本文提出一种基于统计域感兴趣区域提取的稀疏场景SAR图像数据压缩算法。利用SAR图像特有的概率分布特性,用最大类间方差法提取感兴趣区域,使其与背景根据用户需要得到不同程度的保留。然后利用场景的稀疏性,将感兴趣区域映射为三元组,对其灰度和位置分别熵编码。最后利用背景灰度偏差较小的特点,采取位平面编码。对海洋SAR图像的实验结果表明,本文算法同码率下峰值信噪比(PSNR)比JPEG2000高5~10dB,能有效地压缩图像。由于场景的稀疏性,稀疏信号表示成为一种合适的方法。压缩感知作为近年兴起的稀疏信号处理方式,尚未在合成孔径雷达图像数据压缩方面有广泛应用。本文利用正交匹配追踪算法,分别在时域和频域对海面舰船图像做压缩,得到较好的复原效果。同时对稀疏度做出了讨论。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
第一章绪论  9-19
  1.1 合成孔径雷达简介  9-10
  1.2 合成孔径雷达的发展  10-13
    1.2.1 国外的发展  10-11
    1.2.2 国内的发展  11-13
  1.3 课题研究的背景  13-14
  1.4 国内外研究进展  14-19
    1.4.1 SAR 原始数据压缩研究进展  14-17
    1.4.2 SAR 图像数据压缩研究进展  17-19
第二章合成孔径雷达数据统计模型  19-23
  2.1 单视SAR 图像统计模型  19-21
  2.2 多视SAR 图像统计模型  21
  2.3 相干斑点噪声模型  21-22
  2.4 本章小结  22-23
第三章数据压缩理论基础  23-31
  3.1 信息论基础  23-25
    3.1.1 熵的定义  23-24
    3.1.2 率失真理论  24-25
  3.2 量化  25-28
    3.2.1 最优均匀量化  26-27
    3.2.2 最优非均匀量化  27-28
  3.3 熵编码  28-30
    3.3.1 Huffman 编码  28-29
    3.3.2 算术编码  29-30
  3.4 本章小结  30-31
第四章基于统计域ROI 选取的SAR 图像数据压缩  31-45
  4.1 JPEG2000 中的ROI 应用  31-33
    4.1.1 JPEG2000  31-32
    4.1.2 JPEG2000 中的ROI 技术  32-33
  4.2 统计域ROI 算法描述和实现  33-38
    4.2.1 算法设计  33-35
    4.2.2 量化  35-37
    4.2.3 编码  37-38
  4.3 实验结果  38-44
  4.4 本章小结  44-45
第五章基于压缩感知的SAR 图像数据压缩  45-63
  5.1 压缩感知理论和算法  45-53
    5.1.1 信号的稀疏表示  45-47
    5.1.2 压缩感知  47-48
    5.1.3 测量矩阵  48-50
    5.1.4 信号重构  50-52
      5.1.4.1 最小范数法  50
      5.1.4.2 匹配追踪算法  50-52
      5.1.4.3 最小全变分法  52
      5.1.4.4 迭代阈值法  52
    5.1.5 小结  52-53
  5.2 压缩感知理论在SAR 图像压缩中的应用  53-61
    5.2.1 压缩感知测量、恢复SAR 图像  55-56
    5.2.2 时频域压缩  56-61
      5.2.2.1 时域压缩  56-60
      5.2.2.2 频域压缩  60-61
  5.3 稀疏性研究  61-62
  5.4 本章小结  62-63
第六章总结与展望  63-65
  6.1 主要结论  63-64
  6.2 研究愿望  64-65
参考文献  65-71
致谢  71-72
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文  72

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