Sparsity-driven coupled imaging and autofocusing for interferometric SAR
İnterferometric SAR için seyreklik-odaklı ortak görüntüleme ve odaklama
- Tez No: 509171
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 122
Özet
Bu tezde, yeni bir düzenlileştirmeye dayalı görüntü oluşturma yöntemi ve SAR İnterferometrisi için bir yazılım işleme aracı sunduk. İlk olarak, interferometrik sentetik açıklıklı radarda (IfSAR) toplanan çok kanallı verilere dayanarak, eşleşmiş görüntü oluşumu ve otomatik odaklama için bir yöntem önermekteyiz. SAR görüntüleri arasındaki göreli faz değerli bilgiler içerir. Örneğin, SAR İnterferometrisinde sahnenin yüksekliğini tahmin etmek için kullanılabilir. Bununla birlikte, SAR görüntü çiftleri üzerinde bağımsız iyileştirme yöntemleri kullanıldığında, bu nispi faz bozulabilir. Dahaonce, Ramakrishnan, Ertin ve Moses, bağımsız iyileştirme yöntemleri ile karşılaştırıldığında, faz korunmasında daha iyi başarım sergileyen ikili bir iniş yöntemine dayanan, birleşik çok kanallı görüntü geliştirme tekniğini önermişlerdir. Çalışmaları, çapraz-kanal bilgisini korumak için çok kanallı görüntüleri birbirine bağlayan bir kısıtlamanın yanı sıra bir seyreklik cezası terimi kullanan birleştirilmiş bir eniyileme kurgusu içermektedir. Bağımsız iyileştirmeye ek olarak, görüntüler arasındaki göreceli faz, platform konum belirsizlikleri, verilerin faz hatalarına yol açması ve oluşan görüntülerde bulanıklaştırma gibi diğer faktörlere bağlı olarak da bozulabilir. SAR sistemlerinin başarımı, bu tür hatalardan ciddi şekilde etkilenebilir. Ramakrishnan ve Ertin'in ortak seyreklik odaklı IfSAR görüntü oluşturma yöntemini, Önhon ve Çetin'in seyreklik odaklı odaklama (SDA) yaklaşımı ile birleştirerek, IfSAR görüntüleme bağlamında hareket hatalarından kaynaklanan faz hatalarının etkilerini ha fifletmek için bir eniyileme kurgusu öneriyoruz. Bizim yöntemimiz, ortak eniyileme problemini yinelemeli olarak Lagrange eniyileme yöntemiyle çözmektedir. Ön deneysel analizimizde, sentetik SAR görüntüleri üzerinde yöntemimizin sonuçlarını elde ettik ve performansını mevcut yöntemlerle karşılaştırdık. Bu tezin ikinci katkısı olarak, SAR İnterferometrisi için bir yazılım aracı geliştirdik. Bu araç, SAR İnterferometrisi işlem sürecinin temel adımlarını gerçekleştirebilecek şekilde tasarlanmıştır. Son ürün olarak görüntülenen alanın 3 boyutlu bir modelini oluşturabilir. Bu tezde, SAR İnterferometry Algoritması'nda uygulanan algoritmaların detaylı açıklaması verilmiştir. Ayrıca, Algoritma'nın test sonuçları, Algoritma'nın başarımı farklı senaryolar altında gösterecek şekilde tanıtılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we present a new joint image enhancement and reconstruction method and a software processing tool for SAR Interferometry. First, we propose a sparsity-driven method for coupled image formation and autofocusing based on multi-channel data collected in interferometric synthetic aperture radar (IfSAR). Relative phase between SAR images contains valuable information. For example, it can be used to estimate the height of the scene in SAR Interferometry. However, this relative phase could be degraded when independent enhancement methods are used over SAR image pairs. Previously, Ramakrishnan, Ertin, and Moses proposed a coupled multi-channel image enhancement technique, based on a dual descent method, which exhibits better performance in phase preservation compared to independent enhancement methods. Their work involves a coupled optimization formulation that uses a sparsity enforcing penalty term as well as a constraint tying the multichannel images together to preserve the cross-channel information. In addition to independent enhancement, the relative phase between the acquisitions can be degraded due to other factors as well, such as platform location uncertainties, leading to phase errors in the data and defocusing in the formed imagery. The performance of airborne SAR systems can be affected severely by such errors. We propose an optimization formulation that combines Ramakrishnan et al.'s coupled IfSAR enhancement method with the sparsity-driven autofocus (SDA) approach of Önhon and Çetin to alleviate the effects of phase errors due to motion errors in the context of IfSAR imaging. Our method solves the joint optimization problem with a Lagrangian optimization method iteratively. In our preliminary experimental analysis, we have obtained results of our method on synthetic SAR images and compared its performance to existing methods. As a second contribution of this thesis, we have developed a software toolbox for end-to-end interferometric SAR processing. This toolbox is capable of performing the fundamental steps of SAR Interferometry Processing. The thesis contains the detailed explanation of the algorithms implemented in the SAR Interferometry Toolbox. Test results are also provided to demonstrate the performance of the Toolbox under different scenarios.
Benzer Tezler
- Joint sparsity-driven inversion and model error correction for SAR imaging
SAR görüntüleme için ortak seyreklik güdümlü geriçatım ve model hatası düzeltimi
NAİME ÖZBEN ÖNHON
Doktora
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
- Dictionary learning and low-rank sparse matrix decomposition for sparsity-driven SAR image reconstruction
Seyreklik güdümlü SAR geriçatımı için sözlük öğrenimi ve düşük sıralı seyrek matris ayrışımı
ABDURRAHİM SOĞANLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
- Speckle reduction in SAR images using non-local means filter and variational framework
Yerel olmayan ortalama filtre ve değişimsel metodlar kullanarak SAR görüntülerinde benek gürültüsü azaltma
ŞAHIM GİRAY KIVANÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAHA ŞEN
- Multiplicative noise reduction using variational methods
Değişimsel yöntemlerle çarpımsal gürültü azaltımı
GÜLAY AKSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Gıda ve Tarım ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH NAR
- Arazi örtüsü ve kullanımı için SAR görüntülerinin sınıflandırılmasında topluluk öğrenme tabanlı yaklaşım
Ensemble learning-based approach to classification of SAR images for land cover and use
ELİF MEŞECİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CANER ÖZCAN