Geri Dön

Sparsity-driven coupled imaging and autofocusing for interferometric SAR

İnterferometric SAR için seyreklik-odaklı ortak görüntüleme ve odaklama

  1. Tez No: 509171
  2. Yazar: OĞUZCAN ZENGİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN

  2. 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

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN

  3. 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

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAHA ŞEN

  4. Multiplicative noise reduction using variational methods

    Değişimsel yöntemlerle çarpımsal gürültü azaltımı

    GÜLAY AKSOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Gıda ve Tarım Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH NAR

  5. 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

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CANER ÖZCAN