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混合的SAR图像变化检测方法混合的SAR图像变化检测方法

SAR图像变化检测可以通过对差异图的分类来实现，由于SAR图像容易受到相干斑噪声的干扰，从而影响变化检测效果。提出了一种基于空间邻域信息模糊聚类的SAR图像变化检测方法，根据对数比法和均值比法的各自特点，构造了一种新的差异图生成方法，并通过对传统的模糊聚类算法结合像素的空间邻域信息进行改进，来实现SAR图像的变化检测。实验结果表明，与传统的阈值法、模糊聚类算法以及局部邻域信息模糊C均值算法相比，提出的算法具有较高的检测精度，不但能有效地抑制噪声影响，同时能较好地保留图像细节信息。

这是我们的SAR-Ship-Dataset的更新！ 我们更正了一些错误，例如边界框错误和重复剪辑。 现在，标签文件的格式为“ .txt”，其中每行代表一艘船。 标签文件的每一行包含五个数字： 船只的类别，芯片中的船只中心的规格化列值，船只中心的规格化行值，规格化的船只宽度和规格化的船只长度。 在现阶段，我们将所有船只标记为一类。 您还可以在此站点中找到我们数据集的旧版本。 此外，我们的数据集太大，您无法直接下载它，我们为此启动了LFS服务，您需要为计算机安装lfs并下载数据集 通过“ git lfs clone ”之类的命令进行操作。 也许有时候，我们lfs的带宽在当月用完了，您无法下载， 那么它将在下个月重置。 这个由SAR专家标记的数据集是使用102幅中国高分3幅图像和108幅Sentinel-1图像创建的。 它由39,729舰船筹码（去除一些重复片段）组成，在距离和方

在现有工艺水平下，由于受电容失配、系统失调以及噪声等因素的限制，采用电荷再分配结构的SAR ADC能够达到的精度被限制在12位左右。因此，高精度ADC设计必须依靠校准技术。一般校准技术有两类：模拟校准技术是在模拟领域把相关的量调整到正常数值或者利用激光对芯片元件进行修正，但这种技术成本高，且容易受到封装时机械应力的影响；还有一种数字校准技术，通过把电路中失配误差等影响在数字领域描述，然后在数字领域对输出代码进行调整，而不关心模拟领域的物理量数值。数字校准是现行校准技术的主流。 　　1 SAR ADC内核原理 　　SAR ADC的基本结构由比较器、DAC、SAR逻辑控制电路组成，如图1所示。

Matlab处理SAR影像的源代码

【图像去噪】基于小波变换、contourlet变换、contourlet-小波变换+PCA算法实现SAR图像去噪matlab代码.zip

SAR图像点目标仿真报告.docx

卫星轨道传播器和任务计划 该项目可以使用SGP4和HPOP模型传播卫星轨道并制定有效载荷的任务计划，例如摄像机，SAR和数据发射器。

TomoSAR的机器学习-开发部门 关键字：TomoSAR，机器学习，特征工程，特征选择 概述 该项目的目的是比较层析成像SAR数据上不同机器学习算法的性能。 为了降低的尺寸并最终增加计算时间并消除任何噪音-断层图由许多描述性特征表示。 最后，应将所选机器学习算法在数据的不同特征表示上的性能（计算时间和分类准确性）与原始数据（断层图）的性能进行比较。