免费论文：高辨别率SAR数据收缩算法及评介本领接洽

跟着星载SAR本领朝着高辨别率、多波段、单极化、多处事形式、短反复察看周期、袖珍散布式SAR目标兴盛，SAR体例的数字传送速度越来越高，其爆发的数据量越来越大，给体例的数据传输、保存、处置和赶快数据散发带来宏大压力，接洽SAR数据收缩本领具备要害意旨。正文对准SAR数据收缩重要做了以次三个上面的处事：一、给出鉴于小波变幻的SAR原始数据收缩算法该算法开始对原始数据分块，再举行小波变幻(可沿用规范小波、提高小波或小波包)，并用最优量化器对各小波子带举行量化，量化时对能量高的子带采用较多的比特数，对能量低的子带采用较少的比特数。对立于保守的BAQ算法而言，正文算法的便宜在乎不妨精巧变幻收缩比，而且收缩比可到达8倍之上，同声可精巧沿用各别的小波基举行小波变幻、或结构符合于SAR原始数据特性的小波基以赢得更高的量化信噪比，在沟通收缩比下，量化信噪比等参数优于典范的BAQ算法，缺陷在乎减少了演算的搀杂度。二、给出鉴于雀斑噪声控制的SAR复图像SPIHT收缩算法雀斑噪声在SAR单视复图像中最为重要，该算法开始按照SAR复图像的统计特性举行预处置，而后在小波域举行雀斑噪声控制，再采用量化信噪比拟高的嵌入式零树图像收缩源代码本领，实行了SAR复图像的高效收缩，并灵验地保持了相位消息，具备较好的运用价格。三、对准SAR数据收缩本能的评介本领举行接洽中心给出客观评介目标的计划本领和评介截止。评介截止表白，鉴于小波的SAR原始数据收缩算法在空间辨别率维持上面和BAQ算法十分，沟通收缩比下，其余各项客观目标如量化信噪比、关系系数等平均高度于BAQ算法。鉴于雀斑噪声控制的SAR复图像SPIHT收缩算法在高收缩比下赢得了较高的平衡复空域关系系数，重修的SAR复图像功率图像在主观视觉上无鲜明走样，较好地维持了场景特性，并灵验地控制了雀斑噪声和保持了相位消息。

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