一、论文信息1、论文标题：Change Detection in Synthetic Aperture Radar Images Using a Dual-Domain Network二、摘要合成孔径雷达(SAR)图像的变化检测是一项关键而具有挑战性的任务。现有的方法主要集中在空间域的特征提取上，对频域的特征提取较少关注。此外，在斑块特征分析中，边缘区域可能引入一些噪声特征。为了解决上述两个挑战，
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2023-11-10 20:43:58
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关于SAR图像检测Python，今天我们将探讨如何在Python中进行合成孔径雷达（SAR）图像的检测与处理。我们将从协议背景开始，逐步分析抓包方法、报文结构、交互过程，最后讨论工具链集成与多协议对比。
在技术的演变过程中，SAR图像检测技术逐渐受到重视。SAR图像利用合成孔径雷达生成的图像，具有高分辨率和全天候的优势。随着数据处理能力的提高和算法的进步，SAR图像分析的应用场景变得越来越广泛。
主要内容经典步骤(大部分技术采用的方法)预处理图像生成差异图对差异图进行算法处理得到二值的变化图预处理步骤配准用于变化检测的两张图片由于设备和角度等的影响
需要进行配准操作，使得两个图像的坐标系表示相同的地理位置信息差异图的生成比较朴素的方法就是直接相减生产差分图像
但是这样对抗噪声的能力比较小，进一步了可以采用对数操作
小波变换，滤波等操作分析步骤(生产变化图)无监督和有监督的 方法两大类
由于
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2023-11-15 23:17:19
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对于洪水区域的提取很多文献采用的变化检测技术，因为SAR图像全天时、全天候、不受云雨限制的原因，目前对提取洪水区域更多采用的是SAR图像，可选用的SAR图像也比较多，比如Sentinel-1、ASRA、TerraSAR、ALOS等。
由于SAR图像中，水体的后向散射系数比较低，在图像上通常呈现暗黑色，所以通常选用的是SAR图像作为检测水体的影像。
在变化检测技术当中，选用两幅图像作为主影像和副影像
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2023-11-20 07:17:19
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目标检测与识别是高分辨合成孔径雷达(SAR)领域的热点问题。机场上飞机作为一种典型目标，其检测与识别具有一定的独特性。在检测与识别的过程中，如何将深度学习和目标电磁散射机理结合、提高网络或模型的泛化能力是提升SAR图像中目标检测识别精度的关键，文章并给出了一种基于散射信息与深度学习相结合的飞机目标识别的监测方法。 传统的SAR图像目标检测方法主要基于特征和分类器。一般来讲，目标自动识别包含由检测、
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2024-02-28 10:46:05
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光学卫星影像在火灾监测中的应用比较成熟，但光学卫星会受到天气的影响，合成孔径雷达(SAR)是一种主动成像系统，可以透过云雾看地球表面的变化。在森林火灾发生时，即使由于大火产生了大量扬尘，我们还是可以使用SAR数据追踪火灾的燃烧区域。本文介绍利用SAR数据监测森林火灾的燃烧区域。图：SAR数据和光学数据获取方式不同SAR图像包括了强度和相位信息，在单通道强度图像上比较难识别火烧区域。地表粗糙度和覆盖
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2024-03-14 17:12:30
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深度卷积神经网络在迁移学习模式下的SAR目标识别0.概述该文主要是基于深度卷积神经网络提出一种SAR自动目标识别方法，用到了一类优化的DNNs网络结构对SAR图像分类训练，训练过程中使用迁移学习的方法，避免结果陷入局部最优解，此外还能加快模型参数的训练。1.研究目标本文使用MSTAR数据集试验，针对美国的运动和静止目标获取及其识别展开研究。2.背景与问题背景合成孔径雷达（SAR）图像随着分辨率的提
按传感器采用的成像波段分类，光学图像通常是指可见光和部分红外波段传感器获取的影像数据。而SAR传感器基本属于微波频段，波长通常在厘米级。可见光图像通常会包含多个波段的灰度信息，以便于识别目标和分类提取。而SAR图像则只记录了一个波段的回波信息，以二进制复数形式记录下来；但基于每个像素的复数数据可变换提取相应的振幅和相位信息。振幅信息通常对应于地面目标对雷达波的后向散射强度，与目标介质、含水量以及粗
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2024-05-21 15:32:00
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多角度SAR图像匹配时一项非常有挑战性的工作，因为同一目标由于雷达观测角度的不同，而有不同的后向散射系数，使得同一目标在不同图像中有较大的差异，难以提取共同的边界或纹理信息。Dell’Acqua首次提出了针对多角度SAR图像配准的方法[1]，在这种方法中，道路交叉处被提取出来当作控制点，然后利用对相关关
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2024-02-28 23:17:15
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激光雷达分类有很多，目前民用主要集中在气象应用。合成孔径雷达是成像雷达，军事应用为主，波源为电磁波，毫米波到米波均有，视用途而定。应用合成孔径雷达技术的激光雷达，叫合成孔径激光雷达，也是成像雷达，成像精度更高。按传感器采用的成像波段分类，光学图像通常是指可见光和部分红外波段传感器获取的影像数据。而SAR传感器基本属于微波频段，波长通常在厘米级。可见光图像通常会包含多个波段的灰度信息，以便于识别目标
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2024-07-25 10:27:37
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一、获取图像属性1.形状-shape通过shape关键字获取图像形状，返回值为图像行数，列数以及通道数的元组。import cv2
image = cv2.imread("灰度图像”）
print(image.shap)
#(512,512)
import cv2
image = cv2.imread("彩色图像”）
print(image.shap)
#(512,512，3) im
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2023-06-20 22:48:35
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Ships in Satellite Imagery该数据集由从加利福尼亚旧金山湾和圣佩德罗湾地区收集的 Planet 卫星图像中提取的图像芯片组成。它包括 4000 张 80x80 RGB 图像，标有“船”或“无船”分类。图像芯片源自PlanetScope全画幅视觉场景产品，经正射校正至3米像素大小。提供的是一个压缩目录shipsnet.zip，其中包含作为 .png 图像芯片的整个数据集。每个
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2024-09-27 23:17:28
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# Python SAR图像滤波的科普探索
合成孔径雷达（SAR）图像由于其高分辨率、全天候成像能力，广泛应用于遥感领域。但SAR图像常常受到噪声的影响，如斑点噪声，这使得图像的分析和解释变得复杂。因此，应用图像滤波技术对SAR图像进行处理是非常必要的。
## SAR图像的特点
SAR图像的斑点噪声是由多次散射现象引起的，这种噪声会导致图像的对比度降低、细节丧失。为了提高图像的质量，滤波处理
一、项目出发点AI Studio为我们提供了免费的GPU资源，当我们在NoteBook环境中把代码调试成功后，通常一个训练任务耗时较长，而Notebook离线运行有时长限制，一不小心就容易被kill掉。如何解决这一问题？后台任务帮到你！有关什么是后台任务，以及如何起一个后台任务，官方已经出了相关教程。本次分享将基于笔者的一个任务需求-SAR图像目标检测，带领大家从0到1跑通一个检测任务的后台训练，
本文作者：hhh5460说明：将之前 q-learning 实现的例一，用 saras 重新写了一遍。具体问题这里就不多说了。0. q-learning 与 saras 伪代码的对比1. q-learning 与 saras 真实代码对比a). q-learning 算法 # 探索学习13次
for i in range(13):
# 0.从最左边的位置开始（不是必要的）
cur
# 使用Python实现SAR图像共轭相乘
在合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）图像处理领域，"共轭相乘"是一个重要的操作，其目的是为了增强图像质量。在这篇文章中，我们将一起学习如何用Python实现SAR图像的共轭相乘。从整个流程开始，逐步深入每个步骤的代码实现。
## 整体流程
我们将整个操作分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 操作
对于感兴趣目标的数量、位置、型号等参数信息的精确获取一直是合成孔径雷达(SAR)技术中心最为重要的研究内容之一。现阶段的SAR信息处理主要分为成像和解译两大部分，两者的研究相对独立。SAR成像和解译各自开发了大量算法，复杂度越来越高，但SAR解译并未因成像分辨率提高而变得简单，特别是对重点目标识别率低的问题并未从本质上得以解决。针对上述问题，文章提出了从SAR成像解译一体化角度出发，尝试利用“数据
SAR图像和光学图像的融合是遥感领域中的重要任务，能够将不同传感器获取的信息综合在一起，以提高图像的可用性和信息量。在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用Python实现SAR图像和光学图像的融合，逐步解开其中的技术细节，提供解决方案，并分享一些实际应用经验。
## 初始技术痛点
在SAR和光学式图像的融合中，主要技术痛点包括：
- 数据不一致性：SAR图像和光学图像在分辨率、获取时间和环境条
SAR的单视复数数据（SLC）是原始的最高分辨率数据，但是从单个像元散射的雷达回波信号的相干叠加，导致强度信息有很多噪声。多视处理是对SLC数据方位向和/或距离向做平均，得到的结果是多视后的强度数据。通过多视处理的SLC数据，空间分辨率降低，提升了数据的辐射分辨率，也就是强度信息。 多视的视数是斜距的距离向和方位向的分辨率以及入射角计算出来的，为了得到
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2024-05-19 12:08:36
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合成孔径雷达具有高穿透力、高分辨率、全天候和全天时的特点，被广泛的应用到军事侦察与测绘、海洋的资源监视与探测以及环境监测等领域。SAR成像的系统需要用信号的幅度信息和相干信号的相位信息来提高其分辨率，拥有良好的相干性，SAR图像是接收地物散射回波的相干信号叠加而成的，因此对噪声高度敏感。噪声影响力对图像的处理和解译，所以去除噪声是SAR图像处理中重要的一个基本步骤。噪声的抑制对SAR图像的后处理极
