MATLAB处理sar图像的时候可能会用到的SAR图像 MATLAB处理sar图像的时候可能会用到的SAR图像

为了解决景象匹配导航系统中图像存在旋转误差以及遮挡问题，提出了一种基于相对点矩的SAR图像匹配算法。Harris角点提取算子结合亚像素精确定位算法可以获得高精度的特征点坐标，而Hu不变矩具有平移、旋转、缩放（RTS）不变性，结合两者优点，本文首次提出了相对点矩的概念。相对点矩同样具有RTS不变性，可以实现任意旋转角度下的图像匹配，通过选择合适的特征半径，可以抵抗一定程度的遮挡。针对粗匹配点中存在的误差匹配点，采用相似三角形原理筛选并摒弃；最后，通过最小二乘法给出最优估计值。实验结果表明，该算法满足高精度、实时性和一定的抗干扰要求。

MATLAB中ice函数代码

很不错的文档，相干斑点噪声是SAR影像的重要特征之一

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

针对基于点特征和线特征配准SAR图像和光学图像的不足，提出了一种基于闭合区域特征的自动配准方法。通过对SAR图像和光学图像进行图像分割提取闭合区域，利用仿射不变矩对闭合区域进行匹配，提取经配对闭合区域的质心作为同名点，实现了高分辨率SAR图像和光学图像配准，取得了较好的配准结果。

matlab fcm函数代码DPPCA网 介绍 DPPCANet是一种用于不平衡多时相合成Kong径雷达图像变化检测的鲁棒深度学习方法，主要包括：1）生成差异图； 2）并行FCM聚类，以提供训练样本伪标签； 3）基于采样的PCANet + SVM模型构建过采样和欠采样的像素分类。 要求 MATLAB 2018a 功能 加权池卷积： I_wp = WP(I,k) 生成对数比图像： I_lr = di_gen(I_1,I_2) 累积加权池： T是累积时间 M = Normalized(matrix)是一种鲁棒的归一化方法。 输入矩阵中值最高的50个元素的平均值是上限，而值最低的50个元素的平均值是下限。 矩阵是软归一化的。 DDI = Normalized(CWP(I_ori,T)) Gabor小波变换特征提取： [f1,f_1] = Gabor_fea(I_map) 并行聚类：两组映射的DDI I_map1，I_map2和Gabor特征向量f_1和f_2 im_lab = paralleclustering(f_1,I_map1,f_2,I_map2) FCM： [center, U,

用于SAR图像识别与分类的官方MSTAR图像集，百度云链接，永久有效，2GB。

应用于SAR图像自动目标识别，具有很高的目标识别效率，可以供相关领域的童鞋参考学习

意大利Etna火山InSAR实测的SLC数据，即两幅天线的SAR复图像，mat格式，可以用MATLAB直接读取后进行图像配准、相位滤波、解缠绕等步骤