题目：基于空间域的SAR复图象压缩算法研究

合成孔径雷达（SAR）是一种高分辨率的微波成像雷达，由于不受地域、时间、气候等多种因素的影响，在微波遥感领域占有极为重要的地位。合成孔径雷达图像通常是由机载或星载SAR对地面的成像，图像尺寸较大，数据量高，所以如何有效地对其进行压缩编码，降低数据量，以利于存储和传输便成为SAR图像数据处理中的一个关键问题。为此，本文对SAR复图像的高倍率压缩算法进行了探索性的研究。 在评价准则方面，光学图像领域的常用准则用于SAR复图像均有较大局限性。基于模式匹配相关性原理的相关性评价准则能够克服传统评价准则的缺点，降低对相干斑噪声的敏感度，并且能真实地反映出实际的压缩效果，因此本文使用了基于相关性的评价准则。在SAR复图像压缩算法方面，以往的研究大多集中在变换域进行压缩，而目前对于在变换域进行的SAR复图像的压缩已经由使用DCT转为采用小波变换，使用的方式也均为将复图像的实虚部分开分别压缩。本文从空间域的角度对1m×1m分辨率的SAR复图像使用了矢量量化技术进行压缩研究。以平方误差失真测度准则为矢量量化测度基础，分别进行了不同维数、不同码书尺寸、LBG对于SAR复图像的有效性、实部虚部分开同结合的效果对比、实部和虚部之间共用码书以及不同图像之间互换码书使用等若干组实验，得到了SAR复图像在这些实验中所表现出来的各种特性。并结合SAR复图像自身不同于光学图像的特点对实验结果作了分析与总结。 基于上述研究，本文通过对空间域的SAR复图像压缩算法进行了理论上的分析，提出了实虚部相关性的提取和最佳统一码书构造的设想。最后同现今图像压缩领域使用较为广泛的9/7小波压缩方案进行比较，在基于相关性的评价准则下获得了较优的压缩效果，为SAR复图像压缩研究提供了新的思路和方向。