适用于合成孔径雷达图像去噪中用于衡量真实SAR图像去噪效果的指标。

合成孔径雷达(SAR)目标检测和识别是SAR实用化的瓶颈技术之一,提取有效的目标特征是SAR目标检测与识别的关键环节。高分辨率SAR图像中,目标属性散射中心特征反映了目标散射中心的位置、类型等信息,精确获取目标散射中心属性特征能够提高对目标的检测识别性能。针对SAR目标属性散射中心特征的提取,该文提出了一种基于改进的空间-波数分布(ISWD)的特征提取方法,该方法首先利用ISWD估计散射中心关于频率与方位角的函数,然后利用该函数来获得目标属性散射中心模型参数。最后利用仿真实验验证了方法的有效性。

针对合成孔径雷达(SAR)目标检测精确性、实时性和鲁棒性的要求，设计了一种基于局部窗口的SAR图像目标检测算法．该算法在对获取的SAR图像进行去噪和分割处理的基础上，基于尺度不变特征变换(SIFT)实现了亚像素精度快速配准策略；同时，通过SIFT 特征的描述结果降维和基于局部窗口的最大期望算法(EM)实现了目标检测．实验结果表明，该算法对复杂背景和光照、旋转变化有较强的自适应性，获得了理想的目标检测效果．

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hsi matlab代码SAR_CD_MS_CapsNet 论文“”的代码，IEEE地质科学与遥感通讯，第1卷。 18号3，第484-488页，2021年3月。 如有任何疑问，请随时与我联系（）。可以从以下网址获取更多代码 通过以下过程运行此代码： 差异图像可以通过邻域比率“ DI_generation.m”来获得。 （Matlab 2012a） 打开终端并运行以下脚本：“ python Ms_CapsNet.py”。 （Ubuntu-16.04.1 Keras-2.1.6） 在我们的实现中，我们引用郭锡峰和陈玉诗的代码：

SAR图像聚焦质量评价插件 分辨率 峰值旁瓣比 积分旁瓣比 辐射 质量评价

基于目标检测的SAR图像变化检测方法-基于目标检测的SAR图像变化检测方法.pdf 基于目标检测的SAR图像变化检测方法

基于神经网络的SAR图像多尺度分割的研究

1、根据走停模式生成SAR回波数据 2、两种成像情况： 正视情况； 斜视情况。 3、wK成像算法： 通过一致压缩实现粗脉压 通过Stolt插值实现距离方位解耦合；

1、根据走停模式生成SAR回波数据 2、两种成像情况： 合成孔径时长固定； 合成孔径时长由目标距离确定。 3、CSA成像算法： 通过CS方程对徙动曲线根据参考距离的徙动曲线进行校正； CS校正后的距离徙动曲线与距离无关，通过相位相乘实现一致RCM； 补偿残余相位进行方位脉压得到图像。 4、CSA处理过程徙动曲线分析： 根据信号在不同域上的表达式设计了三种匹配滤波器用于距离徙动曲线的生成。