高级搜索

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于几何校正的聚束SAR快速分级后投影算法

左绍山 杨泽民 孙光才 邢孟道

蒋寓文, 谭乐怡, 王守觉. 选择性背景优先的显著性检测模型[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(1): 130-136. doi: 10.11999/JEIT140119
引用本文: 左绍山, 杨泽民, 孙光才, 邢孟道. 基于几何校正的聚束SAR快速分级后投影算法[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(6): 1389-1394. doi: 10.11999/JEIT141254
Jiang Yu-Wen, Tan Le-Yi, Wang Shou-Jue. Saliency Detected Model Based on Selective Edges Prior[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(1): 130-136. doi: 10.11999/JEIT140119
Citation: Zuo Shao-shan, Yang Ze-min, Sun Guang-cai, Xing Meng-dao. Geometric Correction Based Fast Factorized Back Projection Algorithm for Spotlight SAR Imaging[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(6): 1389-1394. doi: 10.11999/JEIT141254

基于几何校正的聚束SAR快速分级后投影算法

doi: 10.11999/JEIT141254
基金项目: 

国家自然科学青年基金(61301292)和教育部博士点基金(20130203120007)资助课题

Geometric Correction Based Fast Factorized Back Projection Algorithm for Spotlight SAR Imaging

  • 摘要: 快速分级后投影(Fast Factorized Back Projection, FFBP)算法大幅减少了原始后投影算法的插值次数,提升运算效率。然而图像合成过程中仍然需要大量的图像域2维插值操作,庞大的计算量限制了其在实际中的应用。该文提出一种基于几何校正的聚束SAR快速分级后投影算法。该算法利用几何校正的方法实现子图像配准,即在满足聚焦性能的前提下,通过距离维平移和角度维旋转完成子图像在不同坐标系下的投影和子图像合成。该算法避免了逐点插值运算,进一步降低了FFBP算法的计算量。仿真结果表明,该算法能高精度聚焦成像,并且其运算效率相对于基于图像域2维插值的FFBP算法显著提高。
  • 保铮, 邢孟道, 王彤. 雷达成像技术[M]. 北京: 电子工业出版社, 2005: 2-6.
    Cumming I G and Wong F H. Digital Processing of Synthetic Aperture Radar Data: Algorithms and Implementation[M]. Norwood, MA: Artech House, 2005: 308-319.
    杨泽民, 孙光才, 吴玉峰, 等. 一种新的基于极坐标格式的快速后向投影算法[J]. 电子与信息学报, 2014, 36(3): 537-544.
    Yang Ze-min, Sun Guang-cai, Wu Yu-feng, et al.. A new fast back projection algorithm based on polar format algorithm [J]. Journal of Electronics Information Technology, 2014, 36(3): 537-544.
    Ozsoy S and Ergin A. A pencil back projection method for SAR imaging[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2009, 18(3): 573-581.
    Scudder H J. Introduction to computer aided tomography[J]. Proceedings of the IEEE, 1978, 66(6): 628-637.
    Munson D C, Jr OBrien J D, and Jenkins W K. A tomographic formulation of spotlight mode synthetic aperture radar[J]. Proceedings of the IEEE, 1983, 71(8): 917-925.
    Desai M D and Jenkins W K. Convolution back-projection image reconstruction for spotlight mode synthetic aperture radar[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 1992, 1(4): 505-516.
    Wang Yi-duo, Xi Ping, and Xue Wei. Fast filter back projection algorithm based on hexagonal grid[C]. International Conference on Electrical and Control Engineering, Wuhan, China, 2010: 964-969.
    Xiao S, Munson D C Jr, and Basu S. An N2logN back- projection algorithm for SAR image formation[C]. Conference Record of the Thirty-Fourth Asilomar Conference on Signals Systems and Computers, Pacific Grove, CA, USA, 2000, 1: 3-7.
    Yegulalp A F. Fast back-projection algorithm for synthetic aperture radar[C]. The Record of the 1999 IEEE Radar Conference, Waltham, MA, USA, 1999: 60-65.
    陈思, 赵惠昌, 张淑宁, 等. 基于dechirp弹载SAR的改进后向投影算法[J]. 物理学报, 2013, 62(21): 1-9.
    Chen Si, Zhao Hui-chang, Zhang Shu-ning, et al.. An improved back projection imaging algorithm for dechirped missile-borne SAR[J]. Acta Physica Sinica, 2013, 62(21): 1-9.
    Durand R, Ginolhac G, and Thirion-Lefevre L. Back projection version of subspace detector SAR processors[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2011, 47(2): 1489-1497.
    庞礴, 代大海, 邢世其, 等. SAR层析成像技术的发展和展望[J]. 系统工程与电子技术, 2013, 35(7): 1421-1429.
    Pang Bo, Dai Da-hai, Xing Shi-qi, et al.. Development and perspective of tomographic SAR imaging technique[J]. Systems Engineering and Electronics, 2013, 35(7): 1421-1429.
    张文彬, 邓云凯, 王宇, 等. 星地双基合成孔径雷达聚束模式快速BP算法[J]. 雷达学报, 2013, 2(3): 357-366.
    Zhang Wen-bin, Deng Yun-kai, Wang Yu, et al.. A fast backprojection algorithm for spotlight mode Bi-SAR imaging [J]. Journal of Radars, 2013, 2(3): 357-366.
    Vu V T, Sjogren T K, and Pettersson M I. SAR imaging in ground plane using fast backprojection for mono-and bistatic cases[C]. 2012 IEEE Radar Conference, Atlanta, USA, 2012: 184-189.
    Zhang Lei, Li Hao-lin, and Qiao Zhi-jun. A fast BP algorithm with wavenumber spectrum fusion for high-resolution spotlight SAR imaging[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2014, 11(9): 1460-1464.
    高阳, 禹卫东, 冯锦, 等. 一种基于勒让德拟合的SAR后向投影自聚焦算法[J]. 雷达学报, 2014, 3(2): 176-182.
    Gao Yang, Yu Wei-dong, Feng Jin, et al.. A SAR back projection autofocusing algorithm based on Legendre approximation[J]. Journal of Radars, 2014, 3(2): 176-182.
    张磊, 李浩林, 邢孟道, 等. 快速后向投影合成孔径雷达成像的自聚焦方法[J]. 西安电子科技大学学报(自然科学版), 2014, 41(1): 69-74.
    Zhang Lei, Li Hao-lin, Xing Meng-dao, et al.. Autofocusing the synthetic aperture radar imagery by the fast back- projection algorithm[J]. Journal of Xidian University(Natural Science), 2014, 41(1): 69-74.
    Ulander L M H, Hellsten H, and Stenstrom G. Synthetic- aperture radar processing using fast factorized back- projection[J]. IEEE Transactions on Aerospace Electronic Systems, 2003, 39(3): 760-776.
  • 期刊类型引用(20)

    1. 周晨,周乾伟,陈翰墨,管秋,胡海根,吴延壮. 面向RGBD图像显著性检测的循环逐尺度融合网络. 小型微型计算机系统. 2023(10): 2276-2283 . 百度学术
    2. 叶海峰,赵玉琛. 视觉位置识别中代表地点的标识牌算法. 小型微型计算机系统. 2021(04): 823-828 . 百度学术
    3. 王慧玲,宋鑫怡,杨颖. 基于优化查询的改进显著性检测算法. 吉林大学学报(信息科学版). 2020(03): 319-324 . 百度学术
    4. 郭迎春,李卓. 基于边缘特征和自适应融合的视频显著性检测. 河北工业大学学报. 2019(01): 1-7 . 百度学术
    5. 鲁文超,段先华,徐丹,王万耀. 基于多尺度下凸包改进的贝叶斯模型显著性检测算法. 计算机科学. 2019(06): 295-300 . 百度学术
    6. 王宝艳,张铁,李凯,杜松林. DEL分割算法对SSLS算法的改进. 小型微型计算机系统. 2019(10): 2052-2057 . 百度学术
    7. 张巧荣,徐国愚,张俊峰. 利用视觉显著性的前景目标分割. 兰州大学学报(自然科学版). 2019(06): 833-840 . 百度学术
    8. 杨俊丰,林亚平,欧博,蒋军强,李强. 基于显著性加权随机优化的快速响应码美化方法. 电子与信息学报. 2018(02): 289-297 . 本站查看
    9. 邓晨,谢林柏. 全局对比和背景先验驱动的显著目标检测. 计算机工程与应用. 2018(03): 212-216 . 百度学术
    10. 刘亚宁,吴清,魏雪. 基于流行排序的前景背景显著性检测算法. 科学技术与工程. 2018(18): 74-81 . 百度学术
    11. 闫钧华,肖勇旗,姜惠华,杨勇,张寅. 融合区域像素显著性和时域信息的地面动目标检测及其DSP实现. 电子设计工程. 2018(19): 178-183+193 . 百度学术
    12. 陈厚仁,蔡延光. 基于视频的干线交通流检测系统的研究与实现. 工业控制计算机. 2017(07): 85-87 . 百度学术
    13. 赵艳艳,沈西挺. 基于同步更新的背景检测显著性优化. 计算机工程. 2017(10): 264-267 . 百度学术
    14. 田畅,姜青竹,吴泽民,刘涛,胡磊. 基于区域协方差的视频显著度局部空时优化模型. 电子与信息学报. 2016(07): 1586-1593 . 本站查看
    15. 罗会兰,万成涛,孔繁胜. 基于KL散度及多尺度融合的显著性区域检测算法. 电子与信息学报. 2016(07): 1594-1601 . 本站查看
    16. 张晴,林家骏,戴蒙. 基于图的流行排序的显著目标检测改进算法. 计算机工程与应用. 2016(22): 26-32+38 . 百度学术
    17. 杜永强. 过度曝光图像缺失信息修复算法. 科技通报. 2016(08): 146-149 . 百度学术
    18. 郎波,樊一娜,黄静. 利用混合高斯进行物体成分拟合匹配的算法. 科学技术与工程. 2016(20): 73-80 . 百度学术
    19. 项导,侯赛辉,王子磊. 基于背景学习的显著物体检测. 中国图象图形学报. 2016(12): 1634-1643 . 百度学术
    20. 吕建勇,唐振民. 一种基于图的流形排序的显著性目标检测改进方法. 电子与信息学报. 2015(11): 2555-2563 . 本站查看

    其他类型引用(21)

  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  1734
  • HTML全文浏览量:  165
  • PDF下载量:  547
  • 被引次数: 41
出版历程
  • 收稿日期:  2014-09-26
  • 修回日期:  2015-02-09
  • 刊出日期:  2015-06-19

目录

    /

    返回文章
    返回