聯(lián)合SAR目標(biāo)檢測(cè)和圖像子帶編碼.pdf

1、近年來(lái)，合成孔徑雷達(dá)(SAR)系統(tǒng)已能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)成像。將來(lái)，無(wú)人機(jī)載大面積監(jiān)視系統(tǒng)以大覆蓋率采集高分辨率SAR圖像，需要通過(guò)帶寬有限的衛(wèi)星通信鏈路將圖像傳輸至地面站或指控中心，因此有必要考慮對(duì)SAR圖像進(jìn)行壓縮，采用“壓縮-傳送-解壓”的方案來(lái)加快實(shí)時(shí)傳輸。通用的圖像壓縮方法不可能在實(shí)現(xiàn)如此高的壓縮比的同時(shí)，還能保持后續(xù)圖像分析所需要的保真度，而發(fā)展理論上的壓縮算法并不能完全解決問(wèn)題，必須發(fā)展機(jī)載平臺(tái)上的硬件能實(shí)現(xiàn)的壓縮技術(shù)才行。

2、　　 本文聯(lián)合SAR目標(biāo)檢測(cè)和圖像子帶編碼目的是建立一個(gè)既能實(shí)現(xiàn)高壓縮比同時(shí)又能實(shí)現(xiàn)感興趣區(qū)域(ROI)高保真的編碼系統(tǒng)。子帶編碼是為了傳輸并行應(yīng)用一組濾波器，將輸入信號(hào)分成若干個(gè)在不同頻段上的子帶信號(hào)，對(duì)這些子帶視為獨(dú)立信源單獨(dú)采樣和編碼，它涉及濾波器設(shè)計(jì)、最優(yōu)率分配和子帶量化三個(gè)問(wèn)題。本文有機(jī)結(jié)合了工程上的通信理論、數(shù)學(xué)上的小波理論及圖像處理中的對(duì)象檢測(cè)技術(shù)，主要研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)如下：
　　 第一，研究了基于22子帶分解的

3、SAR圖像變換域多分辨率恒虛警率(CFAR)檢測(cè)算法，將目標(biāo)檢測(cè)嵌入圖像編碼系統(tǒng)中。多分辨率CFAR檢測(cè)不需要抑制相干斑預(yù)處理，相反利用多尺度模型抓住了相干斑的特性變化，具有計(jì)算簡(jiǎn)單、能并行運(yùn)算的特點(diǎn)。利用仿真和真實(shí)SAR圖像數(shù)據(jù)，對(duì)常用SAR圖像壓縮小波基多分辨率CFAR檢測(cè)性能進(jìn)行了評(píng)估，確定了子帶編碼系統(tǒng)采用db4小波基濾波器組。
　　 第二，分析了不同類型、不同大小的SAR圖像的子帶統(tǒng)計(jì)特性。子帶編碼中，子帶的分布形狀對(duì)

4、優(yōu)化量化器設(shè)計(jì)非常重要。利用廣義高斯分布(GGD)來(lái)描述圖像子帶系數(shù)的分布，分別對(duì)SAR圖像子帶系數(shù)建立自適應(yīng)GGD模型與固定GGD模型，估計(jì)了模型參數(shù)并作了驗(yàn)證，研究表明，固定GGD模型中低頻子帶(LFS)系數(shù)分布的最佳形狀參數(shù)為2，非LFS系數(shù)分布的最佳形狀參數(shù)為1.5。
　　 第三，研究了穩(wěn)健量化。為了減小信源概率密度模型誤差對(duì)量化性能的影響，使用全通濾波使一大類信源近似服從高斯分布，從而使量化器對(duì)輸入模型誤差不敏感。實(shí)現(xiàn)

5、全通濾波的簡(jiǎn)單辦法是將輸入信源相位譜加入相同大小的m序列的隨機(jī)參考相位譜，擾亂輸入信源的相位譜；在后處理中，減去相同的參考相位譜，恢復(fù)原始信源的相位譜。為了減少由FFT實(shí)現(xiàn)相擾濾波的計(jì)算量，只對(duì)目標(biāo)區(qū)穩(wěn)健量化。
　　 第四，為了削弱低分辨率編碼的背景對(duì)高分辨率編碼的目標(biāo)的不利影響，基于db4小波推導(dǎo)了并改進(jìn)了ROI掩膜。根據(jù)逆小波變換表達(dá)式得到的通用ROI掩膜表達(dá)式，對(duì)其他子帶中與ROI有關(guān)的重要小波系數(shù)進(jìn)行了掩膜。由于重要子帶

6、系數(shù)每經(jīng)過(guò)一級(jí)分解都將按通用ROI掩膜表達(dá)式中的參數(shù)擴(kuò)展，隨著分解級(jí)數(shù)的遞進(jìn)，各子帶中的目標(biāo)序列有較大的膨脹，甚至充滿整個(gè)子帶，影響了目標(biāo)區(qū)的重建質(zhì)量。為了改善這一情況，忽略逆小波變換表達(dá)式中系數(shù)相對(duì)較小的項(xiàng)，修改了ROI掩膜。
　　 第五，研究了采用動(dòng)態(tài)最優(yōu)率分配、網(wǎng)格編碼量化(TCQ)壓縮SAR圖像的方法。在聯(lián)合SAR目標(biāo)檢測(cè)和圖像子帶編碼中，目標(biāo)區(qū)的樣本數(shù)據(jù)以高比特率編碼確保高保真重建，背景數(shù)據(jù)則以極低比特率編碼以實(shí)現(xiàn)大壓