SAR成像MATLAB代码简介

这篇文章提供了关于SAR方位向成像的Matlab代码及详细解释，同时附带有对应的博客讲解。

聚束SAR（Synthetic Aperture Radar）成像技术在雷达成像领域具有重要应用，其成像指标包括分辨率、覆盖范围和数据处理速度等关键参数。聚束SAR成像技术通过合成孔径雷达技术实现高分辨率的地面目标探测，广泛应用于地质勘探、环境监测和灾害评估等领域。

获取与“SAR signal processing with MATLAB”书籍配套使用的 MATLAB 代码资源，探索合成孔径雷达 (SAR) 信号处理的实践应用。

费利佩·古铁雷斯艾萨克·宋的Matlab实验比较HDR影像代码要求用户在运行程序前，需先建立一个包含所有图像的子目录，并创建一个名为“ list.txt”的文件，其中包含图像文件名及对应的浮点格式快门速度列表。每行应包含一个图像及其快门速度。例如，如果子目录包含快门速度为1秒和0.5秒的两张照片，则文件应包含： image1.jpg 1 image2.jpg 0.5。创建子目录和list.txt文件后，将project1.m中的目录变量修改为指向该子目录。例如，若创建名为“ images”的文件夹，则代码行应更改为： directory = './images/'; 确保路径末尾有斜杠“/”，以确保程序正常运行。更改代码后，即可运行。本实验使用第10章介绍的算法来估算辐射响应函数，这是我们HDR处理流程的第一步。估算辐射响应函数的基本原理是对每个曝光tj将每个像素Ei的辐照度值与测得的像素值zij进行图像化。

Matlab逆成像代码水族馆存储库包含了文章《逆成像问题的自适应分位数稀疏图像(AQuaSI)先验》的实现，作者为F. Schirrmacher、C. Riess和T. Köhler。该论文发表在IEEE计算成像交易期刊第6卷第503-517页，年份为2020，doi为10.1109/TCI.2019.2956888。如果您在工作中使用此代码，请引用：@ARTICLE{8931625, author={F. {Schirrmacher} and C. {Riess} and T. {K\"ohler}}, journal={IEEE Transactions on Computational Imaging}, title={Adaptive Quantile Sparse Image (AQuaSI) Prior for Inverse Imaging Problems}, year={2020}, volume={6}, pages={503--517}, doi={10.1109/TCI.2019.2956888}}。

本程序用于解析Thermal Live Viewer的数据，适用于已经进行过[-273.15,0.01]校准的相机，并且原始数据以十六进制存储。如果校准不同，需要相应调整数据解析方法。确保在使用前关闭Thermal Live Viewer应用程序，并插入相机到Windows计算机的USB端口。创建并移动文件send.txt和data.txt到Realterm文件夹中，分别用于发送和接收数据。在Realterm应用程序中设置端口为\10（USB），波特率为9600，并重置应用。若无弹窗出现，则设置成功。在发送选项卡输入数字“100”并发送，若返回字母“d”则设置正确。在捕获选项卡选择椭圆按钮以开始捕获数据。

MATLAB代码模拟——GG-Rician SAR图像建模。这个软件包提供了用于对具有广义高斯Rician (GG-Rician)分布的SAR图像进行建模的MATLAB源代码。GG-Rician分布是一种新型统计模型，特别适用于合成孔径雷达（SAR）图像的强度和幅度建模。它基于Rician分布，用于复数SAR信号的幅度建模，并假设同相和正交分量符合广义高斯分布。此外，软件包还包括对SAR图像进行强度建模的扩展功能。

MATLAB SAR工具箱是一个基本的MATLAB库，专门设计用于使用NGA格式读取、写入、显示和简单处理复杂的SAR数据。NGA已发布指南，推广在全球SAR社区中使用标准化的SAR数据。该工具箱是（C++）和（Python）实现的补充，虽然语言不同但目标相似。即使没有真正的SICD文件，MATLAB SAR工具箱也可以通过API读取其他格式文件并利用SICD元数据标准。以下是工具箱中一些功能的示例。

使用FFT进行信号处理是SAR处理中的重要步骤。