● 摘要
随着星载SAR技术朝着高分辨率、多波段、多极化、多工作模式、短重复观测周期、小型分布式SAR方向发展，SAR系统的数传速率越来越高，其产生的数据量越来越大，给系统的数据传输、存储、处理和快速数据分发带来巨大压力，研究SAR数据压缩技术具有重要意义。本文针对SAR数据压缩主要做了以下三个方面的工作：一、给出基于小波变换的SAR原始数据压缩算法该算法首先对原始数据分块，再进行小波变换(可采用标准小波、提升小波或小波包)，并用最优量化器对各小波子带进行量化，量化时对能量高的子带采取较多的比特数，对能量低的子带采取较少的比特数。相对于传统的BAQ算法而言，本文算法的优点在于可以灵活变换压缩比，并且压缩比可达到8倍以上，同时可灵活采用不同的小波基进行小波变换、或构造适合于SAR原始数据特点的小波基以获得更高的量化信噪比，在相同压缩比下，量化信噪比等参数优于经典的BAQ算法，缺点在于增加了运算的复杂度。二、给出基于斑点噪声抑制的SAR复图像SPIHT压缩算法斑点噪声在SAR单视复图像中最为严重，该算法首先根据SAR复图像的统计特征进行预处理，然后在小波域进行斑点噪声抑制，再采取量化信噪比较高的嵌入式零树图像压缩编码技术，实现了SAR复图像的高效压缩，并有效地保留了相位信息，具有较好的应用价值。三、针对SAR数据压缩性能的评价方法进行研究重点给出客观评价指标的计算方法和评价结果。评价结果表明，基于小波的SAR原始数据压缩算法在空间分辨率保持方面和BAQ算法相当，相同压缩比下，其他各项客观指标如量化信噪比、相关系数等均高于BAQ算法。基于斑点噪声抑制的SAR复图像SPIHT压缩算法在高压缩比下获得了较高的平均复空域相关系数，重建的SAR复图像功率图像在主观视觉上无明显失真，较好地保持了场景特征，并有效地抑制了斑点噪声和保留了相位信息。