2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、在現(xiàn)代電子對(duì)抗領(lǐng)域,合成孔徑雷達(dá)(SAR)扮演著極其重要的角色。在SAR成像中施加一定的干擾,能夠阻礙研究人員對(duì)成像后的SAR圖像進(jìn)行判別。目前,在對(duì)SAR抗干擾效能評(píng)估方法中,沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量成像后SAR圖像所受干擾的程度,同時(shí)也限制了對(duì)SAR抗干擾技術(shù)的研究與發(fā)展。為此,本文重點(diǎn)研究了基于紋理特征的SAR圖像質(zhì)量評(píng)估方法,使該客觀評(píng)估結(jié)果更符合人類視覺(jué)系統(tǒng)的主觀評(píng)估結(jié)果。本文主要完成的工作包括:
  首先,簡(jiǎn)要研究了SAR

2、的成像原理和SAR圖像固有的紋理特征特點(diǎn),利用美國(guó)Sandia實(shí)驗(yàn)室的MiniSAR系統(tǒng)的單視復(fù)數(shù)據(jù),模擬了特定戰(zhàn)情條件下,幾種干擾方式對(duì)SAR圖像造成的質(zhì)量下降。并分析了小波變換在圖像處理領(lǐng)域具有的優(yōu)勢(shì),為后文在小波域進(jìn)行SAR圖像質(zhì)量的評(píng)估奠定了理論基礎(chǔ)。
  其次,為了更好的使用MiniSAR系統(tǒng)的單視復(fù)數(shù)據(jù)雷達(dá)圖像,采用多項(xiàng)式擬合的方法對(duì)其進(jìn)行了由于成像過(guò)程中光照不均引起的亮度不均勻的亮度調(diào)整。并針對(duì)SAR圖像在成像中產(chǎn)生

3、的相干斑噪聲,進(jìn)行了去除與抑制,研究了一種將自適應(yīng)權(quán)重與自適應(yīng)窗口相結(jié)合的Lee濾波方法,通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明該方法既適用于灰度均勻的場(chǎng)景,也同樣適用于灰度起伏較大的地物場(chǎng)景。隨后重點(diǎn)討論了目前傳統(tǒng)的幾種評(píng)估方法,分別為主觀評(píng)估方法、等效視數(shù)、均方誤差、歐氏距離、相關(guān)系數(shù)、信息熵、結(jié)構(gòu)相似度幾種方法,通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真,證明了只有結(jié)構(gòu)相似度方法所得結(jié)果符合客觀事實(shí),而其他幾種方法都有一定的缺陷性與局限性。但也注意到結(jié)構(gòu)相似度的方法缺乏對(duì)圖像紋理特征的

4、描述,有必要對(duì)結(jié)構(gòu)相似度的方法進(jìn)行改進(jìn)研究。
  再次,利用SAR圖像固有的紋理特征,深入分析了角二階矩、逆差矩、對(duì)比度三種二階矩在SAR圖像處理中具有的優(yōu)缺點(diǎn),采用滑窗分塊的方法完成了改進(jìn)的結(jié)構(gòu)相似度(TSSIM)的SAR圖像評(píng)估計(jì)算。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明,對(duì)比度紋理特征的結(jié)構(gòu)相似度(CSSIM)對(duì)SAR圖像受干擾后的質(zhì)量評(píng)估更為準(zhǔn)確。結(jié)合小波變換在圖像處理領(lǐng)域具有的優(yōu)勢(shì),采用對(duì)比敏感函數(shù)(CSF)與人類視覺(jué)系統(tǒng)(HVS)的一致性特征,

5、提出了小波域視覺(jué)加權(quán)的紋理特征的SAR圖像質(zhì)量評(píng)估方法,包括小波域紋理特征視覺(jué)加權(quán)結(jié)構(gòu)相似度的方法(CTWVS)和小波域紋理特征視覺(jué)加權(quán)相關(guān)性的方法(CTWVR)。為了本文研究的需要,又提出了一種小波域低頻方向修正結(jié)構(gòu)相似度的方法(WLS),該方法對(duì)SAR圖像質(zhì)量的評(píng)估具有一定的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明,本文提出的幾種方法,都能在一定程度上反映SAR圖像受干擾后的圖像質(zhì)量,但是它們也具有一定的缺點(diǎn),不能完全適用于所有干擾類型的圖像。
 

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