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公开(公告)号：CN107945216B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201711101908.1
申请日：2017-11-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/30
Abstract: 本发明公开了一种基于最小二乘估计的多图像联合配准方法，解决PS‑InSAR等信号处理中提高多图像配准精度的问题。实现步骤：用Delaunay三角网连接图像集中所有SAR图像，优化Delaunay三角网；用InSAR配准方法估计已连接SAR图像对的配准偏移量；在图像集中选一参考图像，在参考图像上选一些均匀分布的控制点；用最小二乘法估计所有辅图像在每一控制点相对参考图像的配准偏移量；构造所有辅图像配准偏移量的偏差函数并估计所有辅图像相对于参考图像的配准偏移量；以此偏移量对所有辅图像重采样，完成多图像联合配准。本发明明显缓解时间和空间去相干，以及误差传播效应影响，提高了多图像联合配准精度，同一像素处参考图像和辅图像区域吻合度更高，可用于PS‑InSAR等信号处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110133682B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN201910589915.3
申请日：2019-07-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开的一种星载全方位SAR自适应目标三维重建方法，解决了利用星载全方位SAR高效地对目标进行三维高精度重建的问题。实现步骤是：获取距离脉压后的全孔径回波数据；在参考地平面上用BP算法成像；加权回波反演法提取目标散射特性曲线；计算目标能量集中度；自适应提取具有高相干散射角的目标及其散射信息；分段子空间追踪算法实现目标三维重建。本发明通过加权回波反演法提取目标散射特性曲线，降低周围目标对提取目标的影响，提高目标散射特性曲线提取精度；使用分段子空间追踪算法实现目标三维重建，不受观测场景内具有高相干可散射角的目标数量的限制，目标三维重建精度较高，用于星载全方位SAR对目标进行三维重建。
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公开(公告)号：CN109270527B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201810584630.6
申请日：2018-06-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开的一种圆迹SAR子孔径图像序列联合相关DEM提取方法，解决了利用圆迹SAR子孔径图像序列提取观测场景地形高程模型的问题。实现步骤是：获取CSAR子孔径图像序列；将CSAR子孔径图像序列向三维空间投影；对无几何形变的CSAR子孔径图像序列进行分组；利用联合相关系数提取每段分组圆弧的观测场景地形高程模型DEM；融合不同段分组圆弧观测场景地形高程模型DEM获取全方位DEM。本发明通过向三维格网投影校正几何形变，消除几何形变对相关性的影响，提高了CSAR子孔径图像序列间的相关性；以联合相关系数作为测度函数，其最大时对应的高度值作为分组圆弧的DEM，显著提高了DEM提取精度，观测场景定位更精确，用于圆迹SAR模式下直接获取观测场景DEM。
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公开(公告)号：CN110133682A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910589915.3
申请日：2019-07-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开的一种星载全方位SAR自适应目标三维重建方法，解决了利用星载全方位SAR高效地对目标进行三维高精度重建的问题。实现步骤是：获取距离脉压后的全孔径回波数据；在参考地平面上用BP算法成像；加权回波反演法提取目标散射特性曲线；计算目标能量集中度；自适应提取具有高相干散射角的目标及其散射信息；分段子空间追踪算法实现目标三维重建。本发明通过加权回波反演法提取目标散射特性曲线，降低周围目标对提取目标的影响，提高目标散射特性曲线提取精度；使用分段子空间追踪算法实现目标三维重建，不受观测场景内具有高相干可散射角的目标数量的限制，目标三维重建精度较高，用于星载全方位SAR对目标进行三维重建。
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公开(公告)号：CN109270527A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201810584630.6
申请日：2018-06-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开的一种圆迹SAR子孔径图像序列联合相关DEM提取方法，解决了利用圆迹SAR子孔径图像序列提取观测场景地形高程模型的问题。实现步骤是：获取CSAR子孔径图像序列；将CSAR子孔径图像序列向三维空间投影；对无几何形变的CSAR子孔径图像序列进行分组；利用联合相关系数提取每段分组圆弧的观测场景地形高程模型DEM；融合不同段分组圆弧观测场景地形高程模型DEM获取全方位DEM。本发明通过向三维格网投影校正几何形变，消除几何形变对相关性的影响，提高了CSAR子孔径图像序列间的相关性；以联合相关系数作为测度函数，其最大时对应的高度值作为分组圆弧的DEM，显著提高了DEM提取精度，观测场景定位更精确，用于圆迹SAR模式下直接获取观测场景DEM。
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公开(公告)号：CN107945216A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711101908.1
申请日：2017-11-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/30
Abstract: 本发明公开了一种基于最小二乘估计的多图像联合配准方法，解决PS-InSAR等信号处理中提高多图像配准精度的问题。实现步骤：用Delaunay三角网连接图像集中所有SAR图像，优化Delaunay三角网；用InSAR配准方法估计已连接SAR图像对的配准偏移量；在图像集中选一参考图像，在参考图像上选一些均匀分布的控制点；用最小二乘法估计所有辅图像在每一控制点相对参考图像的配准偏移量；构造所有辅图像配准偏移量的偏差函数并估计所有辅图像相对于参考图像的配准偏移量；以此偏移量对所有辅图像重采样，完成多图像联合配准。本发明明显缓解时间和空间去相干，以及误差传播效应影响，提高了多图像联合配准精度，同一像素处参考图像和辅图像区域吻合度更高，可用于PS-InSAR等信号处理。
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