RD算法于1978年处理出第一幅机载SAR数字图像，至今仍在广泛使用，它通过距离和方位上的频域操作，达到了高效的模块化处理要求，同时又具有了一维操作的简便性。该算法根据距离和方位上的大尺度时间差异，在两个一维操作之间使用距离徙动校正(RCMC)，对距离和方位进行了近似的分离处理。 由于RCMC是在距离时域-方位频域中实现的，所以也可以进行高效的模块化处理。因为方位频率等同于多普勒频率，所以该处理域
转载
2024-01-29 17:40:13
305阅读
图像配准：不同时间（多时间配准），不同传感器在不同地方拍摄（多模式配准）可以是不同时间拍摄的（多时间配准），可以是不同传感器拍摄的（多模配准），可以是不同视角拍摄的。由于条带测绘 SAR雷达是侧视的，阴影通常会投射到远离雷达和飞机的方向。与可见光不同，雷达系统是相干的，因此相位起着关键作用(SAR雷达工作确实依赖相位测量)。通过非相干平均SAR图像的方式可以减弱“相干斑”噪声。将一个长的合成孔径分
目录系列文章目录前言一、算法原理二、算法步骤2.1 回波数据获取 2.2 距离脉冲压缩2.3 方位脉冲压缩2.4 SAR成像三、性能分析3.1 计算效率3.2 适用场合3.3 仿真结果总结前言 上篇文章主要介绍BPA算法，该算法成像方式简单，考虑到SAR回波数据一般很大，BPA算法成像效率低，为此需要设计一种快速成像的算法。本节将介绍一
转载
2024-01-02 22:00:53
739阅读
它与新的距离频率成线性关系，确定了目标在距离向的位置。经过二维IFFT后目标将实现完全聚焦。 （3）算法仿真仿真参数如下表所示：载频10GHz雷达高度1Km斜视角0°带宽100MHz雷达速度15m/s目标个数5脉冲持续时间1us回波信号实部： 回波信号虚部： 一致压缩后，二维频域信号幅度： 一致压缩后的时域信号（除参考距离处的目标外，未完全聚焦）
转载
2024-01-16 21:11:21
256阅读
合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR），与星上常见的光学传感器器不同，SAR通常安装在飞行器侧面，通过主动发射微波，并接受反射的微波信号，记录接收到的回波的振幅和相位来探测地表情况。本文主要介绍SAR在星上的应用情况以及基本的星上成像模式。 SAR与雷达和光学成像对比
合成孔径雷达利用航天器向前运动产生的雷达回波的多普勒历史来形成
转载
2024-07-10 16:06:08
93阅读
目前发展的全息成像技术包括：光学全息、红外全息、微波全息和超声全息技术，这些全息技术在军事侦察和监视上有重要意义。由于可见光在大气或水中传播时衰减很快，导致光学全息成像设备在不良的气候下无法进行工作，而微波全息技术则完全不受这些条件的影响。这为实现SAR全息成像带来无以伦比的优势和广阔的应用前景。SAR成像技术经过多年的发展，结合多基线理论，直
转载
2024-06-19 05:29:50
161阅读
计算机视觉和遥感领域正在快速发展，其中合成孔径雷达（SAR）成像是一个重要的技术。本文将围绕如何在 Python 中实现 SAR 成像的过程进行深入探讨，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及应用场景。
### 背景描述
在遥感技术中，合成孔径雷达（SAR）作为一种能在各种天气条件下获取地球表面高分辨率图像的技术，得到了广泛应用。与光学成像系统相比，SAR 系统通过发射微波信号
实现Python SAR成像处理的流程如下：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 数据预处理 |
| 步骤二 | 数据格式转换 |
| 步骤三 | SAR成像处理 |
| 步骤四 | 结果显示 |
下面将逐步介绍每一步骤的操作和所需代码：
步骤一：数据预处理
在进行SAR成像处理之前，首先需要对原始数据进行预处理。预处理的具体步骤包括数据去噪、辐
原创
2024-01-10 06:43:27
284阅读
之前雷达相关知识看过一些，但是非常零散并且只是知道一个表面的知识内容，本学期需要准备开题相关知识，所以从新学习并且撰写一个博客帮助记忆整理相关知识。以下内容纯属个人理解。一、传统雷达和SAR分辨率解析1、距离向分辨率分辨率：区分不同散射点的能力。传统雷达的距离向分辨率通过信号的时间周期决定（是脉冲信号的持续时间）SAR成像雷达分辨率：，距离向分辨率仅与信号带宽有关，带宽越大，分辨率越好。假设发射了
原创
2024-04-17 22:44:58
1372阅读
1.课题概述
基于BP算法的SAR成像。合成孔径雷达（SAR）是一种高分辨率的雷达系统，能够在各种天气和光照条件下提供地表的高分辨率图像。BP（Back Projection）算法，即后向投影算法，是SAR成像中的一种常用算法，以其高精度和适应性强的特点而广受关注。
2.系统仿真结果
3.核心程序与模型
版本：MATLAB2022a
theta = (1:N)*(90/N);
原创
精选
2024-07-02 23:48:13
445阅读
（1）SAR的距离历程-正侧视合成孔径雷达（SAR）成像中，所有算法的基础是对距离历程（Range History）的分析。“合成孔径”从表面上看是合成了雷达阵列，从信号上看是获得多普勒变化，而多普勒的变化就是得益于距离历程的变化。正侧视SAR成像过程如下图所示。雷达沿着箭头方向前进，在t1到t6慢时间内雷达与目标的距离R1-R6逐渐减小，方位多普勒为正；在t6到t11慢时间内雷达与目标的距离R6
转载
2024-07-04 21:18:12
173阅读
一、SAR影像斑点噪声 1、斑点噪声产生的机理 SAR成像系统是基于相干原理的，而这一理论基础存在着原理性缺陷，这个缺陷表现为：在雷达回波信号中，相邻像素点的灰度值会由于相干性而产生一些随机的变化，并且这种随机变化是围绕着某一均值而进行的，这样就在图像中产生了斑点噪声。而斑点噪声的产生是由于SAR成像所基于的相干原理所造成的缺陷，因此是不可避免的。 从产生机理上讲，SAR图像中的斑点噪声是由于雷达
转载
2023-11-20 09:19:42
649阅读
网络流的最短增广路算法在网络流问题中，最常见的方法是Ford-Fulkerson方法。这种方法每次找出一条残留网络中的增广路径并进行增广。整个算法运行过程满足流的三个性质（容量限制、反对称性、流守恒性）。与此相对的预流推进算法不满足流守恒性。在Ford-Fulkerson方法中，如何寻找增广路径是影响算法效率的主要因素。一种好的思想是每次寻找长度最短的路径。按照这种思想，如果采用BFS
转载
2023-08-07 14:45:24
170阅读
SAR是主动式侧视雷达系统，且成像几何属于斜距投影类型。因此SAR图像与光学图像在成像机理、几何特征、辐射特征等方面都有较大的区别。在进行SAR图像处理和应用前，需要了解SAR图像的基本特征。 成像散射特征SAR几何特征SAR图像特征1.成像散射特征 SAR图像上的信息是地物目标对雷达波
转载
2024-05-11 22:32:10
808阅读
# SAR指标算法及其Python实现
## 引言
在金融市场中，技术分析工具对于交易者来说至关重要。在众多技术指标中，抛物线转向指标（SAR，Stop and Reverse）因其简单易用而受到广泛关注。本文将介绍SAR指标的基本概念、算法原理，并给出Python代码示例，帮助读者理解如何在实际股票交易中应用这一指标。
## SAR指标简介
SAR指标用于判断市场的趋势变化，并发出买入或
1 简介基于NCS算法SAR回波生成和成像2 部分代码%用绝对值的dB值显示数据矩阵的图像function my_plot(x,r,img,threshold)%x,r:指定横、纵坐标%img:二维复数矩阵%:显示动态范围-40~0dBG=abs(img);gm=max(G(:));dBvalue=max(10*log10((G+eps)/gm),-threshold); %
原创
2022-03-05 10:34:45
693阅读
工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其最本质的功能就是将光信号转变成有序的电信号。选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节，相机的选择不仅直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量等，同时也与整个系统的运行模式直接相关。 一. 相机的芯片类型：
一般情况下，工业相机按照芯片类型可以分为CCD相机和CMOS相机，当然也有一些其他的芯片，比如富士公司生产的Super CCD芯片。这
转载
2024-06-21 19:38:23
82阅读
一、SAR仿真架构 1. 核心模块划分 graph TD A[雷达参数配置] --> B[信号生成] B --> C[目标场景建模] C --> D[回波模拟] D --> E[运动补偿] E --> F[成像算法] F --> G[图像评估] 2. 关键技术指标 参数类型 典型值范围 影响因素 载 ...
这件事，就是美国军方最近搞出来的一个大新闻。据《The Register》专栏记者凯蒂安娜·库奇 4 月 17 日的一篇文章，美国陆军研究实验室正在研究一项技术，通过 AI 的深度学习技术加持，可以实现在黑暗中准确识别人脸。 想在夜里获得视野并不是什么难事，如今 红外技术的发展已经非常成熟。拍摄野生动物、24 小时监控等等都会用到这类技术。再加上热成像，在夜里能够判断前面站着的是个人而不是一块石
图像滤波前言1.制作噪声生成椒盐噪声生成高斯噪声2.滤波均值滤波框滤波高斯滤波中值滤波总结 前言很多时候我们能拿到的图片并不是十分干净，有时会有一些噪声，这时我们就应该采用滤波的方式对他进行处理，本文将在一张干净的图片上生成噪声并进行滤波操作。1.制作噪声假设我们有这样一张名为kl.jpg的图片 读入img=cv2.imread('kl.png')接下来我们要在这张图片上制作噪声来模拟有噪声情况
转载
2023-09-17 13:42:08
209阅读
