下视SAR数据3维表面重建

摘要：

目的 合成孔径雷达(SAR)因成像方法、几何角度等原因使得采集到的数据具有稀疏性及残缺性,如果直接用其进行建模,不能真实地还原物体.针对下视SAR数据的特点,提出一种在建模过程中能够自动修补稀疏及残缺数据的重建方法.方法 首先引入大津法对3维SAR数据进行预处理,然后将2维图像分割方法中的Chan-Vese模型推广应用到下视SAR数据的表面重建中,在初始表面及轮廓指示函数的求取过程中引入距离函数和内积函数.结果 将本文方法与等值面抽取法的重建结果进行比较,本文方法在重建的过程中能够自动修补空洞,重建出的模型表面更加光滑,能更加真实地反映原物体的特征.结论 可以将本文方法推广应用到稀疏及残缺SAR数据的建模中.

关键词：下视SAR数据、空洞修补、3维重建、Chan-Vese模型

所属期刊栏目：21

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61372186;北京高等学校青年英才计划项目YETP0501;北京化工大学交叉学科项目;National Natural Science Foundation of China61372186

在线出版日期：2016-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：456-463