7、SAR图像可视化动态范围缩减方法对比分析与手写数字分类浅卷积神经网络

SAR图像可视化动态范围缩减方法对比分析与手写数字分类浅卷积神经网络

1. SAR图像可视化动态范围缩减方法研究

1.1 SAR图像特点与问题提出

合成孔径雷达（SAR）是卫星上常用的雷达类型，能创建地球图像。其利用雷达天线在目标区域的运动，提供比传统波束扫描雷达更精细的空间分辨率。现代卫星雷达系统在X波段可实现约1米的分辨率，波长为2.4 - 3.75厘米。后向散射微波脉冲信号从地面反射，以像素强度的形式存储在SAR图像中。平坦地面上的像素值较低，而金属和石头物体的后向散射会使像素值增加，因此像素的亮度水平具有较高的动态范围，从0到65535，SAR图像属于高动态范围（HDR）图像。

然而，标准显示器的动态范围通常为[0 - 255]，简称为SDR或LDR。若不压缩强度和动态范围，SAR图像无法在标准显示器上以足够的对比度显示所有细节。将HDR SAR图像压缩为LDR表示，同时最小化信息损失并最大程度保留对比度，是一个重要问题，这一转换被称为HDR - LDR转换。线性压缩无法解决HDR - LDR转换问题，因为80% - 90%的像素强度值在[0 - 255]范围内，但在包含人造物体的区域周围，像素值会有较大变化，256倍的压缩会产生大部分为黑色、带有一些微小灰色或白色斑点的图像。

1.2 HDR - LDR转换方法

在文献中，类似的转换被称为色调映射，主要应用于光学系统记录的图像。理想的HDR - LDR转换应尽量减少信息损失，并与人类视觉系统相关。色调映射转换可分为全局和局部两种类型：
- 全局转换：强度转换函数仅取决于处理像素的强度值，与其他像素无关。
- 局部转换：转换函数取决于处理像素邻域的强度值，