● 摘要
随着合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, 简称SAR)分辨率的不断提高，SAR图像显示目标能力也在不断加强，但是因为SAR成像算法相对复杂，需要在成像过程中根据成像参数进行运动补偿，加上SAR图像相干斑现象进一步影响SAR的应用，鉴于此人们越来越关注SAR图像的后期处理，而图像增强是SAR图像后期处理中的重要组成部分。由于SAR图像的最终接收对象是人，所以SAR图像可视化增强方法也必须考虑到人的视觉特性。本文主要研究基于人类视觉工作机制的合成孔径雷达可视化增强。
本论文首先研究SAR图像质量特性。从SAR图像相干斑现象形成机理加以阐述，通过SAR图像和可见光图像在同一成像区域进行直观对比，并在不断变换场景基础上分析了相干斑现象对图像均匀和纹理区域对应视觉影响。针对SAR图像目标特性，通过分析不同场景对应不同的微波散射机理导致在图像中呈现不同的显示效果，并在同幅图像中对各种典型场景目标进行显示对比。
其次，提出了两种基于人类视觉工作机制的SAR图像质量评价方法。第一种是基于全局和局部信息的图像质量评价方法，主要将SAR图像评价分为低频部分和高频部分分别评价，将低频指标和高频指标经过基于主观视觉加权成一个综合指标；第二种是基于人眼视觉的SAR图像质量评估，主要是提取SAR图像的客观指标，借助BP神经网络与人眼主观评价分数建立映射，从而能够预测图像的主观评价分数。最后两种方法均进行了实际数据验证。
最后，研究了SAR图像可视化增强方法，主要思路是将SAR图像统计模型和负指数变换相结合引入SAR图像增强，结合SAR图像相干斑的先验假设和实际数据的经验分布特点研究了SAR图像统计模型；根据SAR图像动态范围较大特性，提出负指数变换量化方法；针对SAR图像幅度服从瑞利分布统计模型，结合人眼视觉特性，确定负指数变换关键参数，实现基于SAR图像统计模型的负指数量化；通过人眼主观视觉和图像客观质量评价，验证了方法的有效性。