题目：SAR复图像压缩算法及评估方法研究

高分辨率星载合成孔径雷达是当今SAR系统发展的热点。随着分辨率的提高，SAR复图像的数据量急剧膨胀。对图像数据的高速传输和存储带来了很大的压力。高效的SAR复图像压缩技术是解决这一难题的有效途径。本文针对SAR复图像压缩算法和性能评估方法展开研究，主要工作包括以下三个部分。第一部分，基于SAR复图像统计特性分析，探讨了将SPIHT算法应用到SAR复图像压缩领域的可行性。通过对SAR复图像数据的实部和虚部分别进行压缩和重建，实现了基于SPIHT算法的SAR复图像压缩方法，并给出了其处理流程和实现方案。通过计算机仿真，验证了方法的有效性。第二部分，结合SAR图像的特点，构建了SAR复图像压缩算法的性能评估框架，在此基础上研究了压缩算法的性能评估方法。评估框架中除了常用的峰值信噪比和空域相关系数之外，还引入了SAR系统总体性能指标测量以及基于信息论的图像异质性分析。基于SAR系统总体性能指标，通过测量恢复图像中点目标的空间分辨率、积分旁瓣比、峰值旁瓣比等指标以考察压缩算法的点目标保持性；通过测量恢复图像中面目标的等效视数以考察压缩对斑点噪声抑制效果的影响。从信息论的角度，将空间异质性引入到SAR复图像压缩性能评估中以考察恢复图像的纹理变化。通过证明评估证明SAR复图像SPIHT压缩算法具有较高性能。第三部分，根据算法的特点，对基于DSP的SAR复图像SPIHT压缩算法的移植进行了初步研究。SAR复图像数据量大，对未来星上实时成像处理后数据的下传带来了极大的挑战。本文为实现SAR复图像数据星上实时压缩作了有益探讨。