《SAR图像处理及应用研究》针对合成孔径雷达图像处理及应用展开研究。在详述传感器对地空间几何关系和数学模型的基础上，分析了斜距测量误差、平台位置测量误差、平台速度测量误差、目标高程测量误差对定位精度的影响。在考虑地形起伏影响的情况下，研究RD模型解算方法，为提高定位精度以及便于实际应用中的实现，提出了基于RD模型的星载SAR图像几何校正的新算法。同时综合多传感器协同探测系统的数据互补特性，提出多星融合定位处理方法，利用多颗卫星数据的互补特性，减少单颗SAR卫星因上述因素引起的定位误差，提高了定位处理精度。研究配准误差对像素级图像融合效果的影响，找到了对配准要求较低的融合方法，发现融合后图像的平均梯度随配准偏差变化的规律。在此基础上，将图像配准与后续的图像融合结合起来考虑，提出了基于融合结果进行准确配准的新方法。并综合遥感图像的几何校正、配准处理及融合处理等处理技术，解决了SAR图像的去遮挡问题，获取了对目标区域更为完整的描述，为后期图像解译提供了便利。最后对合成孔径雷达图像的应用进行了研究，主要利用合成孔径雷达图像进行了海岸线提取以及SAR图像的目标识别。
1 绪论
1．1 研究目标及意义
1．2 合成孔径雷达图像处理研究现状及前景
1．2．1 合成孔径雷达发展历史
1．2．2 合成孔径雷达的特点
1．2．3 合成孔径雷达的应用
1．3 本书主要工作
1．3．1 SAR图像的几何校正
1．3．2 图像配准
1．3．3 SAR图像融合及应用
1．3．4 SAR图像海岸线检测
1．3．5 SAR图像目标识别
1．4 本书章节安排
2 合成孔径雷达基础
2．1 距离分辨率与脉冲压缩技术
2．2 方位向分辨率与合成孔径原理
2．3 SAR图像的几何特性
2．4 合成孔径雷达图像特征分析
2．4．1 SAR图像辐射特征
2．4．2 SAR图像噪声特性
2．4．3 SAR图像目标几何特征
2．4．4 SAR图像灰度统计特征
2．4．5 SAR图像纹理特征
2．5 传感器对地空间几何关系及数学模型
2．5．1 开普勒轨道特性
2．5．2 星一地空间几何坐标转换
2．6 本章小结
3 SAR图像几何定位及校正
3．1 引言
3．2 SAR图像定位模型
3．3 距离多普勒（RD）理论简介
3．4 基于RD模型的定位算法精度分析
3．5 RD定位模型的解算
3．5．1 现有RD解算方法简介
3．5．2 基于RD模型的新几何校正算法
3．5．3 基于仿真数据的算法验证
3．6 融合定位提高目标定位精度
3．6．1 融合定位方法描述
3．6．2 仿真数据方法验证
3．7 本章小结
4 图像配准与融合的联系
4．1 引言
4．1．1 信息融合领域发展与现状
4．1．2 遥感图像融合发展与研究现状
4．1．3 基于融合的SAR图像处理研究现状
4．2 像素级遥感图像融合方法简介
4．2．1 像素平均融合算法
4．2．2 PCA方法
4．2．3 Kalman方法
4．2．4 金字塔方法
4．2．5 小波变换方法
4．3 像素级图像融合质量评价
4．4 配准误差对融合效果的影响
4．5 本章小结
5 图像配准方法
5．1 引言
5．2 图像配准原理
5．2．1 图像配准的数学描述
5．2．2 空间变换模型
5．2．3 图像的重采样和变换
5．3 图像配准方法简介
5．3．1 基于灰度的配准方法
5．3．2 基于频域的配准方法
5．3．3 基于特征的配准方法
5．4 图像配准新算法
5．4．1 融合与配准的联系
5．4．2 基于融合结果的配准方法
5．4．3 配准过程及实验验证
5．5 本章小结
6 合成孔径雷达图像去遮挡
6．1 真实SAR图像的几何校正
6．2 真实SAR图像的配准
6．3 图像阈值分割方法介绍
6．4 基于融合的合成孔径雷达图像去遮挡实现
6．5 本章小结
7 合成孔径雷达图像海岸线检测
7．1 引言
7．2 几何活动轮廓模型
7．2．1 传统的几何活动轮廓模型
7．2．2 几何活动轮廓模型的改进
7．3 基于几何活动轮廓模型的SAR图像海岸线检测
7．3．1 初始轮廓的获取
7．3．2 海岸线的精确提取
7．4 实验与分析
7．5 本章小结
8 合成孔径雷达图像目标识别
8．1 引言
8．2 SAR图像特征提取
8．2．1 CNN的基本原理
8．2．2 改进的CNN
8．2．3 RMSProp优化算法
8．3 SAR图像目标识别及实验对比结果分析
8．3．1 SAR图像目标识别结果
8．3．2 SAR图像目标识别结果分析
8．3．3 实验对比结果分析
8．4 本章小结
9 结束语
参考文献
后记
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