SAR图像处理

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。

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。

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。

利用Matlab实现了基于SAR图像灰度特征的谱聚类算法，首先通过Harr小波处理图像，然后应用谱聚类算法进行精确分割。

该项目提供了一个在 MATLAB 中实现抛物线SAR指标的功能，并将指标可视化，叠加在烛台图上。

关于我：你好，我是TY，毕业于梨花女子大学，主修机械与生物医学工程，辅修计算机科学工程。我对深度学习、机器学习、计算机视觉和自然语言处理等领域特别感兴趣。在技术博客和GitHub上分享我的研究成果和项目经验。我曾获得多个奖项，包括2020年ICT Kok AI Contest的二等奖和2020年KISTI研究数据• AI分析应用大赛的二等奖。持有ADsP（高级数据分析半专业）证书。

Radarsat-2全极化SAR图像数据包含丰富的极化信息，其中T3矩阵是常用的表达方式之一。通过读取T3矩阵，可以获取极化散射特性，进而进行极化特征提取、图像滤波、图像分类等应用。Matlab提供了灵活的工具，可用于读取和处理T3矩阵，为后续的极化SAR应用奠定基础。

MATLAB 是一套广泛使用的图像处理工具，提供各种图像处理功能，包括：- 图像显示（imshow）- 图像变换（如 Radon 变换）

matlab用于图像处理，具备强大的功能和丰富的库。图像处理包括图像增强、图像分割、图像特征提取等，matlab能高效处理这些任务。

Matlab图像处理：从入门到精通 图像读取与显示: 利用Matlab内置函数，轻松读取不同格式的图像文件。 灵活运用图像显示函数，调整图像尺寸、颜色等属性。 图像增强: 掌握直方图均衡化，提升图像对比度，展现更多细节。 运用空间滤波技术，有效去除图像噪声，改善图像质量。 图像分割: 学习阈值分割、边缘检测等方法，精准识别图像中的目标区域。 利用形态学操作，对分割结果进行优化，提高识别准确率。 图像变换: 探索傅里叶变换、离散余弦变换等，深入理解图像频域特征。 应用图像变换技术，实现图像压缩、 watermarking等功能。 实战应用: 将Matlab图像处理技术应用于人脸识别、医学影像分析等实际场景。