Исследование и разработка методов сжатия информации, формируемой радиолокаторами с синтезированной апертурой
Реализация результатов работы. Материалы диссертационной работы включены в научно-технические отчеты по НИР «Абрис-2», которая выполнялась Научно-исследовательским институтом точных приборов по заказу Российского авиационно-космического агентства. В указанные отчеты вошли описания методик имитационного моделирования, обоснование выбора критериев качества и собственно результаты исследований… Читать ещё >
Содержание
- ГЛАВА 1. ВИДЫ ДАННЫХ, ФОРМИРУЕМЫХ РАДИОЛОКАТОРАМИ С
- СИНТЕЗИРОВАННОЙ АПЕРТУРОЙ, И ИХ СВОЙСТВА
- 1. 1. Параметры радиолокационного комплекса и его структура
- 1. 1. 1. Общая характеристика РСА
- 1. 1. 2. Структура радиолокационного комплекса
- 1. 2. Алгоритмы формирования радиолокационного изображения
- 1. 2. 1. Структура алгоритмов обработки
- 1. 2. 2. Согласованная внутрипериодная обработка
- 1. 2. 3. Межпериодная траекторная обработка
- 1. 2. 4. Формирование яркостного изображения
- 1. 3. Информационные потоки и массивы данных
- 1. 4. Статистические свойства радиолокационной информации
- 1. 5. Методы сжатия информации
- 1. 6. Выводы
- 1. 1. Параметры радиолокационного комплекса и его структура
- ГЛАВА 2. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СИГНАЛОВ И
- ПРОЦЕССОВ КОМПРЕССИИ ДАННЫХ
- 2. 1. Система моделирования для исследования сжатия данных
- 2. 1. 1. Имитационная модель компрессии изображений
- 2. 1. 2. Имитационная модель компрессии радиоголограмм
- 2. 1. 3. Особенности программной реализации моделей
- 2. 2. Теоретические модели радиолокационных отражений
- 2. 2. 1. Однородные модели протяженных и точечных объектов
- 2. 2. 2. Неоднородные модели
- 2. 3. Методы имитационного моделирования массивов данных
- 2. 3. 1. Формирование отсчетов с заданными законами распределения у ]
- 2. 3. 2. Получение двумерных случайных массивов
- 2. 4. Выводы
- 2. 1. Система моделирования для исследования сжатия данных
- ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ СЖАТИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА
- ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ И МОДЕЛЯХ
- 3. 1. Алгоритмы сжатия изображений
- 3. 1. 1. Устранение визуальной избыточности изображений
- 3. 1. 2. Кодирование с преобразованием
- 3. 1. 3. Сжатие на основе вейвлетного преобразования
- 3. 1. 4. Фрактальное сжатие
- 3. 2. Исследование эффективности сжатия РЛИ
- 3. 2. 1. Критерии качества радиолокационных изображений
- 3. 2. 2. Визуальная оценка качества сжатия
- 3. 3. Сравнительный анализ методов сжатия
- 3. 4. Использование моделей РЛИ для анализа сжатия
- 3. 5. Влияние параметров РЛИ на качество компрессии
- 3. 6. Выводы
- 3. 1. Алгоритмы сжатия изображений
- ГЛАВА 4. ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ СЖАТИЯ КОМПЛЕКСНЫХ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ДАННЫХ
- 4. 1. Алгоритмы сжатия и критерии качества
- 4. 1. 1. Методы компрессии комплексных данных
- 4. 1. 2. Параметры качества радиолокационных данных
- 4. 2. Принципы блочного адаптивного квантования
- 4. 3. Исследование компрессии радиоголограмм в тригонометрическом формате
- 4. 3. 1. Оценки качества по радиоголограмме
- 4. 3. 2. Оценки качества по радиолокационному изображению
- 4. 4. Исследование компрессии радиоголограмм в полярном формате
- 4. 5. Разработка и экспериментальное исследование метода компрессии с использованием только фазовой информации
- 4. 6. Исследование компрессии данных после фильтрации по дальности
- 4. 7. Выводы
- 4. 1. Алгоритмы сжатия и критерии качества
- ГЛАВА 5. ВОПРОСЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ РЕАЛИЗАЦИИ КОМПРЕССИИ РАДИОЛОКАЦИОННОЙ ИНФОРМАЦИИ
- 5. 1. Методы и средства осуществления компрессии данных
- 5. 2. Аппаратурная реализации фазовой компрессии
- 5. 3. Вычислительные проблемы в задачах сжатия данных
- 5. 4. Выводы
Исследование и разработка методов сжатия информации, формируемой радиолокаторами с синтезированной апертурой (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
Прогресс последних десятилетий в сфере информационных технологий, радиоэлектроники и компьютерной техники оказал неоспоримое воздействие на все стороны человеческой деятельности. Интенсивное развитие информационных наук одновременно по множеству направлений привело к важнейшим практическим достижениям, особенно в таких областях, как хранение и передача цифровых данных, где удается получить оптимальное сочетание аппаратных решений и программного обеспечения.
Одной из фундаментальных проблем создания современных систем обработки, хранения и передачи информации является сокращение избыточности данных. Разработка эффективных методов и устройств компрессии (сжатия) данных находится в числе магистральных научно-технических направлений и развивается сегодня особенно интенсивно.
Настоящая работа посвящена исследованиям и совершенствованию методов сжатия радиолокационных данных, получаемых от радиолокаторов с синтезированной апертурой (РСА) авиационного и космического базирования, которые предназначены для дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Радиолокаторы с синтезированной апертурой — мощные инструменты ДЗЗ, позволяющие проводить всепогодные наблюдения выбранных регионов независимо от времени суток и освещенности, а также обеспечивающие возможность глобального изучения нашей планеты.
Радиолокационное изображение, содержащее многие легко узнаваемые детали ландшафта, может служить хорошей основой картографии и использоваться для:
• исследования поверхности суши, включая геологию;
• контроля растительных, почвенных и снежных покровов;
• исследования океанов, ледовой обстановки и обеспечения судовождения;
• экологического мониторинга и контроля чрезвычайных ситуаций;
• интерферометрии и составления цифровых карт рельефа;
• детальной всепогодной стратегической разведки в целях обеспечения военных операций, включая морскую разведку, целеуказание и получение опорной информации для управления точным оружием;
• контроля над соблюдением договоров о сокращении вооружений;
• оценки последствий применения оружия и многого другого.
Широкое распространение в последнее десятилетие получает метод радиолокационной интерферометрической съемки рельефа с повторяющихся орбит космического аппарата (КА), так называемая двухвитковая интерферометрия. Важным источником информации в этом новом методе является фаза отраженных сигналов, что делает особо актуальной задачу сжатия именно комплексных данных.
Технические средства и методы радиолокационной съемки постоянно развиваются. В нашей стране и за рубежом проводятся широкие исследования, направленные на разработку радиолокаторов с синтезированной апертурой, методов обработки радиолокационной информации, принципов построения и путей реализации авиационных и космических комплексов на основе РСА. Совершенствование тактико-технических характеристик РСА приводит к повышению разрешающей способности и увеличению полосы съемки. Соответственно возрастают информационные потоки, что предъявляет повышенные, а иногда нереализуемые, требования к устройствам бортовой регистрации и, особенно, к радиолиниям передачи данных на Землю.
Серьезные проблемы связаны также с хранением информации. Так, еще в 1994 году Российское космическое агентство в «Концепции создания космической системы для мониторинга природной среды» отмечало недостатки в организации архивации оперативной космической информации в наземных комплексах приема данных и ставило задачу построения архивов и банков данных на современном международном уровне [97].
Перечисленные факторы определяют актуальность решаемой автором задачи — исследования и разработки эффективных средств компрессии радиолокационных данных. Решение поставленной задачи включает в себя: создание имитационных моделей компрессии радиолокационных данных на разных этапах обработки сигналов, исследование с помощью моделей методов сжатия информации, а также разработку эффективных алгоритмов компрессии. Причем важным аспектом решаемой задачи сжатия данных является необходимость сохранения информации о фазе сигнала для интерферометрических приложений.
Цель работы. Цель диссертации состоит в разработке методов повышения качества и эффективности компрессии радиолокационной информации на основе анализа экспериментальных данных РСА и использования имитационных моделей и программ.
Для реализации поставленной цели сформулированы и решены следующие задачи:
1. Определены адекватные методы формирования радиолокационных изображений (РЛИ), созданы программные реализации этих методов и выполнены исследования характеристик радиолокационной информации на различных этапах ее преобразования.
2. На основании теоретических моделей сигналов РСА, отраженных от различных объектов созданы имитационные статистические модели радиолокационных изображений. Разработаны имитационные модели и программы для системы исследования эффективности компрессии радиолокационной информации, как экспериментальной, так и получаемой с помощью моделирования.
3. Определены критерии качества компрессии радиолокационных изображений и исследована эффективность вейвлетного, JPEG и фрактального методов сжатия изображений. Оценены показатели эффективности компрессии — коэффициента сжатия и отношения сигнал/шум — на моделях и реальных радиолокационных данных в зависимости от влияния различных факторов.
4. Сформулированы критерии качества применительно к задаче сжатия комплексных радиолокационных данных и оценена эффективность алгоритма блочного адаптивного квантования (БАК) на экспериментальных данных и моделях. Предложен вариант алгоритма БАК для представления комплексных данных в полярном формате. Разработаны и исследованы модификации алгоритма БАК.
5. Проанализированы вопросы аппаратурной реализации компрессии радиолокационных данных в бортовых условияхпредложен вариант практической реализации кодера. Рассмотрены некоторые аспекты задач архивного хранения данных и разработаны рекомендации по использованию операционных систем.
Методы исследований. В работе применяется теоретический аппарат статистической радиотехники, теории информации и теории вероятностей. Основные научные и практические результаты работы получены методами экспериментальных исследований, а также имитационного статистического моделирования процедур компрессии и обработки сигналов.
Экспериментальные исследования основываются на данных радиолокационных съемок [17, 18], полученных с помощью самолетного.
РСА «Компакт» (Научно-исследовательский институт точных приборов, Москва).
Научная новизна работы определяется тем, что в ней получены следующие результаты:
Разработана система имитационного моделирования для исследования процессов компрессии/декомпрессии радиолокационных данных, полученных как в процессе съемок, так и на моделях, и предложен метод имитационного моделирования радиолокационных отражений от поверхности, основанный на представлении о статистической неоднородности.
2. В результате проведения экспериментов получены сравнительные зависимости качества компрессии радиолокационных изображений от степени их сжатия для трех эффективных алгоритмов компрессии и различных параметров РЛИ.
3. Предложен и исследован метод компрессии комплексных отсчетов отраженных радиолокационных сигналов в полярном формате. Показана возможность уменьшения фазовой ошибки при компрессии данных в полярном формате.
4. Предложен и исследован метод сжатия комплексных данных после согласованной фильтрации отраженных сигналов по дальности.
5. Разработан и исследован метод блочного квантования радиолокационных данных с кодированием только фазовой компоненты, обеспечивающий приемлемое качество компрессии при простой аппаратурной реализации алгоритма.
6. Проведены сравнительные экспериментальные тестирования пяти операционных систем при параллельном выполнении вычислительных задач и процедур ввода-вывода, что типично для систем архивного хранения радиолокационной информации.
Практическая ценность работы. Разработанная система имитационного моделирования дала возможность реализовать единый подход к исследованию эффективности и совершенствованию методов компрессии любой радиолокационной информации, получаемой от РСА. Результаты исследований, представленные в виде графиков, таблиц, радиолокационных изображений, позволяют сформулировать практические рекомендации по использованию методов компрессии и дать достоверные прогнозы по достижимым параметрам качества.
Полученные результаты и рекомендации являются базой для разработки и совершенствования систем компрессии информации в бортовых и наземных сегментах комплексов радиолокационного наблюдения на основе РСА. В свою очередь, программные средства и методы, положенные в основу разработанной системы моделирования, позволяют расширять область исследований за счет добавления новых алгоритмов сжатия данных.
Реализация результатов работы. Материалы диссертационной работы включены в научно-технические отчеты по НИР «Абрис-2», которая выполнялась Научно-исследовательским институтом точных приборов по заказу Российского авиационно-космического агентства. В указанные отчеты вошли описания методик имитационного моделирования, обоснование выбора критериев качества и собственно результаты исследований по сжатию радиолокационной информации, а также вытекающие из них рекомендации для перспективных РСА.
Исследования компрессии радиолокационных данных в полярном формате, в том числе, при сжатии комплексных данных после фильтрации отраженных сигналов по дальности и с кодированием только фазовой компоненты, нашли свое отражение в отчете по комплексной НИР «Форпост». Работа выполнялась рядом предприятий под руководством.
Центрального научно-исследовательского института машиностроения по заказу Российского авиационно-космического агентства.
Реализация результатов диссертационной работы подтверждена двумя актами, копии которых представлены в Приложении 2.
Личный вклад автора. Все изложенные в диссертации результаты: исследования, теоретические положения, предложения по модификации алгоритмов компрессии, модели и их программные реализации, а также практические рекомендации получены лично автором.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на Всероссийских научно-технических конференциях: XXIV и XXV Гагаринские чтения, «Новые материалы и технологии НМТ-98», проводившихся в Российском государственном технологическом университете им. К. Э. Циолковского (Московском авиационно-технологическом институте). Всего было прочитано 5 докладов.
Был также представлен доклад (без выступления) на международной конференции CEOS'99 SAR Workshop, организованной Европейским космическим агенством и проходившей в Тулузе 26−29 октября 1999 г. Полный текст этого доклада (№ 49) опубликован на УеЬ-сервере http://www.estec.esa.nl/ceos99/papers/p049.pdf.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 работ, из которых 2 выполнены в соавторстве. Результаты диссертации отражены также в трех научно-технических отчетах. Список работ приведен в Приложении 1.
Основные положения, выносимые на защиту.
1. Система имитационных моделей и программ для количественного исследования эффективности компрессии радиолокационной информации. Методы имитационного моделирования изображений, основанные на представлении о статистической неоднородности радиолокационных отражений.
2. Результаты исследования на имитационных моделях и реальных радиолокационных изображениях эффективности компрессии вейвлетным, JPEG и фрактальным методами. Сравнительные зависимости показателя качества — отношения сигнал/шум от коэффициента сжатия и параметров РЛИ, позволившие рекомендовать при компрессии радиолокационных изображений коэффициент сжатия от 2 до 5 и использование более эффективного вейвлетного алгоритма (т.к. отношение сигнал/шум у него на 3.8 дБ выше, чем у JPEG, а фрактальное сжатие требует очень больших затрат времени).
3. Метод компрессии комплексных отсчетов отраженных радиолокационных сигналов в полярном формате с неодинаковой разрядностью квантования амплитуды и фазы. Показана возможность при использовании указанной компрессии уменьшения вдвое фазовой ошибки при сохранении степени сжатия и отношения сигнал/шум.
4. Разработанные методы повышения качества и эффективности сжатия данных РСА в комплексном формате: сжатие данных после фильтрации отраженных сигналов по дальности, позволяющее повысить коэффициент компрессии на 25% и болеесжатие радиолокационных данных с кодированием только фазовой компоненты, обеспечивающее приемлемое качество компрессии (коэффициент сжатия 4, отношение сигнал/шум 9 дБ) при простой аппаратурной реализации алгоритма.
5. Принципы построения и вариант схемы блочного квантования с кодированием фазы, пригодный для реализации на борту.
6. Результаты сравнительного тестирования операционных систем при параллельном выполнении вычислительных задач и процедур ввода-вывода, позволившие рекомендовать для применения в системах архивирования данных операционные системы Linux и FreeBSD.
Основные результаты выполненной работы сводятся к следующему:
1. Рассмотрение задач радиолокационного комплекса позволило обосновать актуальность компрессии информации, как в бортовом, так и в наземном сегментах. На основании анализа статистических свойств информации и экспериментов по статистическому кодированию радиолокационных данных была показана низкая эффективность сжатия без потерь и сделан вывод о необходимости использования компрессии с частичной потерей данных.
2. Разработана система имитационных моделей и программ для количественного исследования эффективности компрессии радиолокационных данных. Описана общая структура системы моделирования и дана ее программная реализация. Предложен метод имитационного моделирования поверхности, основанный на представлении о статистической неоднородности радиолокационных отражений.
3. Исследованы алгоритмы компрессии изображений на моделях и реальных радиолокационных данных. Сформулированы следующие рекомендации: практический интерес представляет 2.5-кратное сжатие РЛИ, причем более эффективным представляется вейвлетный алгоритм, т.к. отношение сигнал/шум у него на 3.8 дБ выше, чем у алгоритма JPEG, тогда.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
.
В настоящей работе исследовались методы сокращения избыточности радиолокационной информации, получаемой от радиолокаторов с синтезированной апертурой. Разработка эффективных методов и устройств компрессии (сжатия) данных находится сегодня в числе наиболее актуальных научно-технических направлений. Это особенно относится к РСА авиационного и космического базирования, предназначенных для дистанционного зондирования Земли, поскольку данная отрасль развивается в последние годы особенно динамично.
Список литературы
- Нетравали А.Н., Лимб Дж.О. Кодирование изображений: Обзор. // ТИИЭР, т. 68, № 3, с. 76 — 124, март 1980.
- Цифровое кодирование графики. Тематический выпуск. // ТИИЭР, т. 68, № 7, июль 1980.
- Джайн А.К. Сжатие видеоинформации: Обзор. // ТИИЭР, т. 69, № 3, с. 71 117, март 1981.
- Методы передачи изображений. Сокращение избыточности. М.: Радио и связь, 1983.
- Кричевский Р.Е. Сжатие и поиск информации. М.: Радио и связь, 1989.
- Погрибной В.А. Дельта-модуляция в цифровой обработке сигналов. -, М.: Радио и связь, 1990.
- Netravali A.N., Haskell B.G. Digital pictures: Representation and Compression. // Plenum Press, N.Y., 1991.
- Ш.-К. Чен. Принципы построения систем визуальной информации. М: Мир, 1994.
- Справочник по радиолокации. // Под ред. М. Сколника. Пер с англ. Том 1−4. М.: Советское радио, 1976−1978.
- Теоретические основы радиолокации. // Под ред. В. Е. Дулевича. М.: Советское радио, 1978.
- П.Катрона, Вивиен, Лейс, Холл. Радиолокационная станция с высокой разрешающей способностью для наблюдения за полем боя. // Зарубежная радиоэлектроника, № 12, 1961.
- Радиолокационные станции бокового обзора. / Под ред. А. П. Реутова. -М.: Советское радио, 1970.
- Буренин Н.И. Радиолокационные станции с синтезированной антенной. -М.: Советское радио, 1972.
- Караваев В.В., Сазонов В. В. Основы теории синтезированных антенн. -М.: Советское радио, 1974.
- Радиолокационные станции обзора Земли. / Под ред. Г. С. Кондратенкова. М.: Радио и связь, 1983.
- Радиолокационные станции с цифровым синтезированием апертуры антенны. / Под ред. В. Т. Горяинова М.: Радио и связь, 1988.
- Moussiniants T.G., Neiman I.S. Small-size synthetic aperture radar «Compact». // Proceedings of the Third International Airborne Remote Sensing Conference and Exhibition. Copenhagen, Denmark. 7−10 July 1997.
- Shchetinin M.V., Dostovalov M.Y., Dyakov I.V., Fyodorova A.V. Radar imaging and processing system for mapping. // Proceedings of the Third International Airborne Remote Sensing Conference and Exhibition. Copenhagen, Denmark. 7−10 July 1997.
- Кук Ч., Бернфельд M. Радиолокационные сигналы. / Пер. с англ. под ред. B.C. Кельзона-М.: Советское радио, 1971.
- Справочник по телевизионной технике. / Пер. с англ. под ред. С. И. Катаева. T. l M.-JL: Госэнергоиздат, 1962.
- Телевизионная техника. Справочник. / Под общ. ред. Ю. Б. Зубарева и Г. Л. Глориозова. М.: Радио и связь, 1994.
- Очин Е.Ф. Вычислительные системы обработки изображений. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отделение, 1989.
- Коваленко А.И., Монахов А. П., Нейман И. С. и др. Радиолокатор «Северянин» для безопасного северного судоходства. // Исследование Земли из космоса. № 6, с. 35−42. 1997.
- Kozlov V.I., Neiman I.S., Shishanov A.V. Prospective Projects of Russian Space-borne SARs for Earth Remote Sensing. // CEOS SAR Workshop, pp. 323−326. ESTEC, Noordwijk, Netherlands. 3−6 February 1998.
- Radarsat// Space System Forecast. Forecast International, August 1996.
- CEOS SAR Workshop, Session 4: RADARSAT, pp. 169−222. ESTEC, Noordwijk, Netherlands. 3−6 February 1998.
- CEOS SAR Workshop, Session 3: ENVISAT ASAR, pp. 103−168. ESTEC, Noordwijk, Netherlands. 3−6 February 1998.
- Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Сов. радио. Кн. 1 — 3. 1966 — 1978.
- Бернштейн С.Н. Распространение предельной теоремы теории вероятностей на суммы зависимых величин. Успехи математических наук. Выпуск X. 1944.
- Зубкович С.Г. Статистические характеристики радиосигналов, отраженных от земной поверхности. М.: Сов. радио, 1968.
- Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений. / Под ред. Ю. Б. Зубарева и В. П. Дворковича. Изд. второе, 251 с. М.: HAT, 1997.
- Кенцл Т. Форматы файлов Интернет / Перев. с англ., 320 с. СПб: Питер, 1997.33″. Рози A.M. Теория информации и связи. / Пер. с англ., 184 с. М.: Энергия, 1971.
- Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. Кн. 1−2. М.: Мир, 1982.
- Быков В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике. -М.: Сов. радио, 1971.
- Голенко Д.И. Моделирование и статистический анализ псевдослучайных чисел на ЭВМ. М.: Наука, 1965.
- Полляк Ю.Г. Вероятностное моделирование на ЭВМ. М.: Сов. радио, 1971.
- Полляк Ю.Г., Филимонов В. А. Статистическое машинное моделирование средств связи. (Статистическая теория связи. Вып. 30) -М.: Радио и связь, 1988.
- Моделирование в радиолокации. // Под ред. А. И. Леонова. М.: Сов. радио, 1979.
- Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. М.: Наука, 1977.
- Борисов Ю.П. Математическое моделирование радиосистем. М.: Сов. радио, 1976.
- Справочник по теории вероятностей и математической статистике / Королюк B.C. и др. М.: Наука, 1985.
- Nakagami М. The т distribution a general formula of intensity distribution of rapid fading. // in Stat. Methods in Radio Wave Propagation, W.C.Hoffman, Ed., New York: Pergamon, 1960.
- Билетов M.B., Вассерштейн И. С., Рыльский В. В. Обнаружение радиолокационных сигналов при логарифмически-нормальных флуктуациях их интенсивности. Радиотехника, т.30, № 6. 1975.
- Lewinski D.J. Nonstationary Probabilistic Target and Clutter Scattering Models. // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. Vol. AP-31, № 3, pp. 490−498. May 1983.
- Jao J.K. Amplitude distribution of composite terrain radar clutter and the K, distribution. // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. Vol. AP-32,10, pp. 1049−1062, 1984.
- Ахметьянов В.P., Белокуров А. А. и др. Модели закона распределения амплитуды отраженных от морской поверхности радиолокационных сигналов. Зарубежная радиоэлектроника, № 1. 1985.
- Joughin I.R., Percival D.B., Winebrenner D.P. Maximum likelihood estimations of К distribution parameters for SAR data. // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. Vol. 31, № 5, pp. 989−999, September 1993.
- Frery A.C., Muller H.J., Yanasse C.C.F., SantAnna S.J.S. A model for Extremely Heterogeneous Clutter. // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. Vol. 35, № 3, pp. 648−659, May 1997.
- Oliver С.J. The use of models for understanding SAR images. // Proceedings of the Second Latino-American Seminar on Radar Sensing Image Processing Techniques. (ESA SP-434, October 1998), pp. 7−15. Santos, San Paulo, Brazil, 12−12 September 1998
- Coster W., Benz U., BrandfaB M. Compression of Complex Synthetic Aperture Radar (SAR) Data // Proceedings of the Third International Airborne Remote Sensing Conference and Exhibition. Copenhagen, Denmark. V. II, p. 357−364. 7−10 July 1997.
- Brandfa? M., Coster W., Benz U., Moreira A. Wavelet Based Approaches for Efficient Compression of Complex SAR Image Data // International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). Singapure. 4−8 August 1997.
- Datcu M., Schwarz G., at al. Quality Evaluation of Compressed Optical and SAR Images: JPEG vs. Wavelets //Proceedings of IGARSS, P.3. 1995.
- Werness S., Wei D., Carpinella R. Experiments with Wavelets for Compression of SAR Data // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 32, no. 1, pp. 197−201. Jan. 1994.
- Odegard J. et al. Wavelet Based SAR Speckle Reduction and Image Compression. // Proceedings SPIE, v. 2487, pp. 259−271. 1995.
- Gasti W., Aragones S.M., Guasch J.R. SAR Image Compression for, Progressive Transmission // CEOS SAR Workshop, ESTEC, Noordwijk,
- Netherlands. P. 273−288. 3−6 February 1998.
- Benz U., Datcu M., Schwarz G., Seidel К. Image Communication: Advanced Architecture of Remote Sensing Ground Segments. // CEOS SAR Workshop, ESTEC, Noordwijk, Netherlands. P. 289−306. 3−6 February 1998.
- Sabbatino V., Bottalico S. Radar Image Compression. // Radar 97. Edinburgh, UK. P. 725−729. 14−16 October 1997.
- Курекин A.A., Курекин A.C., Волков A.M., Пичугин А. П. Сжатие цифровых голограмм и синтезированных РСА-изображений земной поверхности JPEG // Исследование Земли из космоса, № 3, с. 53−59, 1997.
- Andreadis A., Benelli G., Garzeiii А., Susini S. А DCT-Based Adaptive Compression Algotithm customized for Radar Imagery // International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). Singapure. 4−8 August 1997.
- Beaumont J.M. Image data compression using fractal techniques. BT Technol. Journal, v.9, N.4, pp.93−107, 1991.
- Jacquin A.E. Image Coding Based on a Fractal Theory of Iterated Contractive Image Transformations // IEEE Transactions on Image Processing. V. 1, № 1. P. 18−30. 1992.
- Lin H., Venetsanopoulos A.N. Fast fractal image compression using pyramids. 11 Optical engeneering, vol. 37, № 6, pp. 1720−1731. June 1998.
- В.И.Орищенко, В. Г. Санников, В. А. Свириденко. Сжатие данных в системах сбора и передачи информации. М.: Радио и связь, 1985.
- Burt P.J., Adelson Е.Н. The Iaplacian pyramid as a compact image code. // IEEE Transactions, v. COM-31, N. 4, pp. 532−540. 1983.
- Kunt M., Bernard M., Leonardi R. Recent results in high-compression image coding. // IEEE Transactions on circuits and systems, v.3 4, N. 11, pp. 13 061 336. 1987.
- Habibi A. Future trends in image coding. // Proceedings of SPIE, v. 1771, pp. 406−412. 1992.
- Wallace G.K. The JPEG still picture compression standard. // • Communications ACM, v.34, N.4, pp. 30−44, 1992.
- Mallat S.G. Multifrequency channel decompositions of images and wavelet models. // IEEE Transactions on ASSP, v. 37, N. 12, pp. 2091−2110. 1989.
- Rioul O., Vetterli M. Wavelets and signal processing. // IEEE Signal Processing Magazine, v. 8, N. 4, pp. 14−38. 1991.
- Daubechies I. Orthonormal bases of compactly supported wavelets. // Communications on pure and applied mathematics, v. 41, N. 9, pp. 909−996. 1988.
- Cohen A., Daubechies I., Feauvau J.C. Biorthogonal bases of compactly supported wavelets. // Communications on pure and applied mathematics, v. 45, N. 5, pp. 485−561. 1992.
- Barnsley M., Sloan A. A better way to compress images. // Byte, pp. 215−223. January 1988.
- Jacobs E., Fisher Y., Boss R. Image compression: a study of iterated transform method. // Signal processing, v. 29, N. 2, pp. 251−263. 1992.
- D.M.Monro. Class of fractal transforms. // Electronics letters, v. 29, N. 4, pp. 362−364. 1993.
- Н.Н.Красильников. Теория передачи и восприятия изображений. М: Радио и связь, 1986.
- Deschaux-Beaume M., Le Roy Y., Planes J.G. SAR System Data Reduction. // CEOS SAR Workshop, ESTEC, Noordwijk, Netherlands. P. 259−264. 3−6 February 1998.
- Compression Engine for Win95 / NT. Version 1.3. May 22, 1997. / Compression Engines, Inc. WWW: http://www.cengines.com.
- Fractal Imager. Version 1.1. February 29, 1996. / Iterated Systems, Inc. -WWW: http://www.iterated.com.
- Шилдт Г. Самоучитель С++. / Пер. с англ., 3-е издание СПб.: BHV, 1998.
- Wai-Chi Fang. VLSI Processor Design of Real-time Data Compression for High-Resolution Imaging Radar. // Jet Propulsion Laboratory. California Institute of Technology, Pasadena, California. November, (http://www. techreports.jpl.nasa.gov). 1996.
- Bellemain P., Lebedeff D., Mathieu P., Barlaud M., Lambert-Nebout C. Raw SAR Data Compression. // EUSAR'96, Konigswinter, Germany. March 1996. P. 281−284.
- Benz U., Strodl К., Moreira A. Improved SAR Raw Data Compression with Adaptive Gain Estimation. // EUSAR'96, Konigswinter, Germany. March 1996. P. 285−288.
- Deschaux-Beaume M., Le Roy Y., Planes J.G. SAR System Data Reduction. // CEOS SAR Workshop, ESTEC, Noordwijk, Netherlands. 3−6 February 1998. P. 259−264.
- Henrichs A., Schaefer Chr. Compression of SAR Raw Data and Compression of SAR Images by Using Wavelet Transform. // CEOS SAR Workshop, ESTEC, Noordwijk, Netherlands. 3−6 February 1998. P. 265.
- Franceschetti G. Toward a cheap SAR. // International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS'98), pp. 1739−1741. Seattle. USA. 610 July 1998.
- Morin X., Barba D., El Assad S. Vector quantization of raw polarimetric SAR data by using their statistical properties. // EUROPTO, London, UK, 22−26 September 1997. Proceedings of SPIE, v. 3217, pp. 124−13 1. 1997.
- Bierens L., Otten M. Analog Raw SAR Data Reduction Using Dynamic Range Limiting: Background and Experimental Results with the PHARUS System. // International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). Seattle. USA. 6−10 July 1998.
- Bolle J. Coding of SAR raw data using reversible transforms // Proceedings of the Third International Airborne Remote Sensing Conference and Exhibition. Copenhagen, Denmark. 7−10 July 1997
- Altera Device Families. / PLD. WWW.altera.com/html/products.
- Analog Devices. / ADSP21020. WWW.analog.com/publications/press/ products.
- TMS320C4x. User’s Guide. // (2 564 090−9721 revision A May 1991) / Digital Signal Processing Products. Texas Instruments. 1992. См. также TMS320C62x/67x. CPU and Instruction Set Reference Guide. // (SPRU189C) Texas Instruments. March 1998.
- Дьяконов В.П. Справочник no MathCAD PLUS 7.0 PRO M.: CK Пресс, 352 с. 1998.
- Тестовая программа iozone. // WWW.iozone.org/src/stable/- тестовая программа nbench: // ftp://ftp.tux.org/pub/tux/mayer/system/benchmark.
- Российское космическое агенство. // WWW.rka.ru-WWW.rka.ru/dist.html- WWW.rka.ru/science.html-.WWW.rka.ru/publics.html.1. Публикации
- Внотченко С.С. О методах сжатия информационных потоков в радиолокаторах с синтезированной апертурой. // XXIV Гагаринские чтения. Тезисы докладов Всероссийской молодежной научной конференции. Апрель 1998 г. МГАТУ, 4.4, с.60−61, М.: 1998.
- Внотченко С.С. Анализ методов компрессии радиолокационных изображений с использованием имитационных моделей // Новые материалы и технологии НМТ-98. Тезисы докладов Всероссийской научно-технической конференции. Москва, 17−18 ноября 1998 г., с. 278.
- Внотченко С.С. Сжатие некоррелированных информационных потоков радиолокационных данных. // Новые материалы и технологии НМТ-98. Тезисы докладов Всероссийской научно-технической конференции. Москва, 17−18 ноября 1998 г., с. 278.
- Внотченко С.С. О средствах архивирования радиолокационной информации. // XXV Гагаринские чтения. Тезисы докладов Международной молодежной научной конференции. Апрель 1999 г. РГТУ, М.: 1999.
- Внотченко С.С. Анализ эффективности сжатия радиолокационных данных при блочном адаптивном квантовании. // XXV Гагаринские чтения. Тезисы докладов Международной молодежной научной конференции. Апрель 1999 г. РГАТУ, М.: 1999.
- Внотченко С.С. Сжатие некоррелированных информационных потоков радиолокационных данных. // Научные труды МАТИ (РГТУ) им. К. Э. Циолковского. Вып. 2 (74), с. 231−235. М.: «ЛАТМЭС», 1999.
- Внотченко С.С., Пескова С. А. Анализ методов компрессии радиолокационных изображений. // Научные труды МАТИ (РГТУ) им. К. Э. Циолковского. Вып. 2 (74), с. 235−239. М.: «ЛАТМЭС», 1999.
- Peskova S.A., Vnotchenko S.S. Analysis of Complex SAR Raw Data Compression // CEOS'99 SAR WORKSHOP. CNES, Toulouse, France. 26−29 October 1999.1. Научно-технические отчеты
- Внотченко С.С. Раздел «Сжатие радиолокационных данных» в инженерной записке по НИР «Абрис-2» (Этап 4, г. к. № 756−4978/96 от 24.07.96): Исследования в обеспечение создания макета самолетного радиолокатора L-диапазона.// НИИТП. РКА. М.: 1998.
- Внотченко С.С. Раздел «Сжатие комплексных радиолокационных данных» в НТО по КНИР «Форпост» // НИИТП. РКА. М.: 1999.1. УТВЕРЖДАЮ1. Первый заместитель
- Щркнерального директора НИИ ТПаучной работе, д.т.н.1. А.Ф.КАЛИНИН1. АКТо внедрении научных результатов диссертационной работы Внотченко Сергея Сергеевича, представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук
- Метод сжатия потока цифровых отсчетов на выходе радиолокатора с синтезированной апертурой (РСА) с помощью алгоритма блочного адаптивного квантования и методика оценки его эффективности.
- Методика анализа эффективности сжатия радиолокационных изображений (РЛИ) с помощью JPEG, фрактального и вейвлетного компрессоров и результаты исследований по сжатию натурных изображений.
- Программы моделирования, позволяющие получать имитационные радиолокационные изображения распределённых объектов, дляисследования влияния их статистических свойств и сюжета наэффективность процедур компрессии и декомпрессии РЛИ.
- Вышеперечисленные результаты использованы в следующих работах:
- Исследования в обеспечение создания макета самолетного радиолокатора Ь-диапазона. (Раздел «Сжатие радиолокационных данных») // Инженерная записка по НИР «Абрис-2» (Этап 4, г. к. № 756−4978/96 от 24.07.96): НИИ ТП, Москва. 1998.
- Главный конструктор направления, начальник отделения, к.т.н.1. И.С.Нейман1. Начальник отдела1. Старший научный сотрудник
- Подписи Неймана И. С., Мусиняща Т. Г. и Смирнова С. Н. заверяю.
- Ученый секретарь НТС ШЩЙ^Ж1. УТВЕРЖДАЮ"1. Заместитель директора1. АКТо внедрении результатов диссертационной работы Внотченко С. С. в НИР «Форпост», выполняемую на предприятии
- Листинги программ системы имитационного моделирования1. SAR. h
- SAR.h: interface for the SAR class. //llllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllll Mifdefined (AFXSARH7AC t I6F2057A11 D3A4500080C82A53AFINCLUDED) define
- BOOL VVritcTo (const CString& OFSN. const CString& OFCN) icase RANGE: return rtd→WriteTo (OFSN, OFCN) — case AZIMUTH: return atd→WriteTo (OFSN.OFCN)-default:throw new Exception («SAR:write: Not implemented») —
- Parameters for compressor fo = 36.0l89e+6: df=48.0e+6- dt = 1/df- ti = 480*dt: fm = fo+0.5*df-param- private:
- SARRaw (const CString& IFN) —
- SARRaw (const CString& 1FSN, const CString &IFCN)-1. CArray data-template class SARRTD J // Range Transformed data friend SAR- friend SARATD- public:
- BOOL WriteTo (const CString &OFSN, const CString1. OFCN) — struct param {double cv. fo, la, df, dt, dr, dl-param ()i
- Parameters for Azimuth transformation cv = 2.998e+8-fo = 8690. Oe+6- la = cv/fo- df = 48.0e+6- dt= 1 /df- dr = 3.125-dl = 146*849.33313e-6−1param- private:
- SARRTD (const SARRaw *raw) — SARRTD (const CString &IFSN, const CString &IFCN) — CArray XS. XC- // index 0. not used!!! !-template class SAR ATD { // Azimuth Transformed data friend SAR- private:
- SARATD (const SARRTD *rtd) —
- BOOL VVriteTo (const CString& OFSN, const CString& OFCN) —
- CArray XS, XC- //samples: 0. not used }-include «SAR.cpp» #endif//defined (AFXSARH7AC116F2057A11 D3A4500080C82A53AFINCLUDED)1. SAR. cpp
- SARRaw:SARRaw (const CString& I FN) (
- CFile IF (IFN, CFile: modeRead|CFile:typeBinary)-data.SetSize (IF.GetLength ())-1.Read ((void *)data.GetData (), IF. GetLength ())-template
- SARRaw:SARRaw (const CString& IFSN, const CString &IFCN)
- SARRTCKrawt>:SARRTD (const SARRaw *raw)tdefine fo raw→param.fo «define df raw→param.df «define dt raw→param.dt «define ti raw→param.ti «define fm raw→param.fm
- CXSro+i.=ese- CXC[ro+i]=ece-transpose
- SARATD:SARATD (const SARRTD *rtd)t i
- Sdefine cv rtd→param.cv (?define fo rtd→param.fodefine la rtd→param.la #define df rtd→param.df ?/define dr rtd→param.dr #define dl rtd→param.dl fldefme d! rtd→param.dt
- CArray R2, A, SXS, SXC-
- R2.SetSize (271 +1) — A. SetSize (224+1) — for (register ?ntj=ly≤27l J++) j double R=0.5*cv*(44.0e-6+350*dt+j*dt) — R2j.=R*R-Ifor (j=l j≤224 j++) Aj.=2*(j-236)*dr- double v=(4*pi)/la-
- SXSsro+j.=ese- SXC[sro+j]=ece-
- XS.SetSize ((224+l)*(271 + l)) — XS. Copy (SXS) — XC. SetSize ((224+1)*(271 +1)) — XC. Copy (SXC)-flundef cv #undef fo #undef la tfundef df #undef dr #undefdltemplate
- BOOL SARRTD: WriteTo (const CString &OFSN, const1. CString &OFCN) >1. CFile
- OFS (OFSN, CFile: modeCreateCFile:typeBinary|CFile:modeWri te).
- SARRTD:SARRTD (const CString &IFSN, const CString &IFCN) i
- CFile lFS (lFSN.CFile:modeRead|CFile:typeBinary),
- CTRDIg (CWnd* pParent = NULL) — // standardconstructor1. Dialog Data1. AFXDATA (CTRDIg)enum J IDD = IDDTRDIALOG }-1. CComboBox mIFNC-1. CProgressCtrl mProgress-1. CString mlFN-1. CString mOFCN-1. CString mOFSN-1. CString mState-1. AFXDATA
- ClassWizard generated virtual function overrides1. AFXVlRTUAL (CTRDIg)protected:virtual void DoDataExchange (CDataExchange* pDX), // DDX/DDV support1. TRVTRDlg. cpp
- AFXDATA (CAboutDlg) enum (IDD = lDDABOUTBOX }- //} j AFXDATAvirtual LRESULT DefWindovProc (UlNT message. WPARAM vvParam, LPARAM IParam) — //) }AFXVIRTUAL1. Implementation protected:1. HICON mhlcon-
- Microsoft Visual C-i-t- will insert additional declarationsimmediately before the previous line.
- Sdefine WMUSTART (WMJJSER+1)define WMUPROGR (WMUSER+2) #define WMUDONE (WMJJSER+3) «define VVMUFA (L (WMUSER+4)endif //defined (AFXTRDLGHFC2DF2E70479l 1 D3A450008 0C82A53AFINCLUDED)
- ClassWizard generated virtual function overrides{AFX VIRTU AL (CAboutDlg)protected:virtual void DoDataExchangeCCDataExchange* pDX): // DDX/DDV support}AFXVIRTUAL
- H Implementation protected:
- AFXMSG (CAboutDlg) //?}AFXMSG1. DECLAREMESSAGEMAP ()
- CAboutDlg:CAboutDla (): CDialog (CAboutDlg:IDD) {(AFXDATAJNIT (CAboutDlg) //)) AFXDATAINIT1void CAboutDlg: DoDataExchange (CDataExchange* pDX) i
- CDialog:DoDataExchange (pDX) — //{{AFXDATAMAP (CAboutDlg) //)} AFXDATAMAP
- BEGINMESSAGEMAP (CAboutDlg, CDialog) //{{AFXMSGMAP (CAboutDlg)
- No message handlers //}) AFXMSGMAP ENDMESSAGEMAP ()// CTRDIg dialog
- CTRDlg:CTRDIg (CWnd* pParent /*=NULL*/): CDialog (CTRDIg:lDD, pParent) f
- AFXDATAINIT (CTRDIg) mJFN = T (««) — mOFCN = T (««) — mOFSN = T (««) — mState = T (««) — // J) AFXD ATA1N IT
- Note that Loadlcon does not require a subsequent Destroylcon in Win32mhlcon = AixGetAppO1. adIcon (lDRMAINFRAME) — }void CTRDlg-:DoDataExchange (CDataExchange* pDX) i
- BOOL CTRDIg: OnlnitDiaiog () <1. CDialog: OnlnitDiaIog () —
- Add «About.» menu item to system menu.
- IDMABOUTBOX must be in the system commandrange.
- ASSERT ((IDMABOUTBOX & OxFFFO) = IDMABOUTBOX) —
- ASSERT (IDMABOUTBOX < OxFOOO):
- CMenu* pSysMenu = GetSystemMenu (FALSE)-if (pSysMenu ≠ NULL) {1. CString strAboutMenu-strAboutMenu.LoadString (IDSABOUTBOX) — if (IstrAboutMenu.lsEmptyO)i *pSysMenu→AppendMenu (MFSEPARATOR)-pSysMenu
- AppendMenu (MFSTRING, IDMABOUTBOX, strAboutMenu)-when the application’s main window is not a dialog SetIcon (mhIcon, TRUE) — // Set big icon
- Setlcon (mhIcon, FALSE) — // Setsmall icon
- TODO: Add extra initialization herereturn TRUE- // return TRUE unless you set the focus to acontrol }void CTRDlg: OnSysCommand (UINT nID, LPARAM IParam) *if ((nID & OxFFFO) = IDMABOUTBOX) <
- CAboutDlg dlgAbout- dlgAbout. DoModal ()-ielset t
- CDialos:OnSvsCommand (nlD, IParam)-ito draw the icon. For MFC applications using the document/view model, this is automatically done for you by the framework. void CTRDIg: OnPaint () !if (IslconicO)i «
- CPaintDC dc (this) — // device context forpainting
- SendMessage (WMJCON ERASE B KG N D. (WPARAM) dc. GetSafeHdc (), 0) —
- Center icon in client rectangle int cxlcon = GetSystemMetrics (SMCX!CON)-int cylcon = GetSystemMetrics (SMCYiCON)-1. CRect rect-1. GetClientRect (&rect)-int x = (rect. Width () cxlcon + 1) / 2-int y = (rect.HeightQ cylcon + 1) / 2-
- OFN="C-\WINMCAD\"+OFN+func-1. OFN. MakeUpper ()-1. OFN. Replace («.DAT»,»»)-1. OFN. Replace («. «,»»)-1. OFN+=».prn"-return OFN-void CTRDlg: OnBrowse () !
- UINT DoWork (LPVOID IParam) !try itimet eps = time (O) — SAR sd-if (IFN.GetLength ()< 1) throw new SAR: Exception («No input file!»)-1. SendMsg (WMUSTART, 0.4) —
- SendMsg (WMUPROGR, 0,(long)new CString («Reading.»)) — sd. ReadRaw (IFN) —
- SendMsg (WMUPROGR, l,(long)new CString («Range transform.»)) — sd. RangeTransformO-
- SendMsg (WMUPROGR, 2,(long)new CStringCAzimuth transform.»)) — sd. AzimuthTransform () —
- SendMsg (WMUPROGR.3,(long)newCString («Writing.,.»)) — sd. WriteTo (OFSN, OFCN) —
- SendMsg (WM (JFAIL, 0, (long)new CString («Hmmm. Something wrong with me!!!»)return 1 -undef SendMsg #undef IFN #undef OFSN #undef OFCNvoid CTRDIg:-OnOK ()i1. OnKillFocuslFO-theApp.lFN = niIFN- theApp. OFSN = mOFSN- theApp. OFCN = mOFCN-
- AfxBeginThread (DoWork.O)-void CTRDIg--EnableControls (BOOL enable) i1. DisableControls (FALSE)-void CTRDlg-:DisableControls (BOOL disable) !1. UINT DisabielDCf. = !
- DCB RO WS E, I DC J F. 1 DCOFS, l DCOFC, l DO K, 0}, *l DC=Disablel DC- do {
- CWnd «Item = GetDlgltem (*IDC++) — if (disable) Item → ModifyStyle (0,WSDISABLED)-else Item →
- ModifyStyle (WSDISABLED, 0)-while (*IDC≠0) — if (disable) {mProgress.ModifyStyle (O.WSVISIBLE) — GetDlgltem (DCSTATE)→ModifyStyle (0,WSVISlBLE) — } else {mProgress.ModityStyle (WSViSIBLE, 0) —
- GetDlgItem (IDCSTATE)→ModifyStyle (WSVISIBLE, 0)-1. RedrawWindow ()-void CTRDlg: OnKillFocuslF ()if (mOFSN.GetLength () < 1) { mOFSN=MkOFN («s», mJFN)-iif (mOFCN.GetLength () < I) (mOFCN=MkOFN («c», mIFN)-1. UpdateData (FALSE) —
- ESULT CTRDlg: DefWindowProc (UiNT message, WPARAM vvParam, LPARAM lParam) t «int pos=(int)wParam-
- Листинги остальных программ, не приведенных в приложении, отличаются главным образом форматами входных данных и содержат ряд других отличий, но в целом аналогичны листингам ТКБ^.Ь и ТЯБ^.срр.
- Расчет отношения сигнал/шум после блочного адаптивного квантования. Оценки по комплексному и яркостному РЛИ
- Размер массива комплексного РЛИ1. М := 271 т :=0. М- 11. N '.-224 п :=0.М- 1
- Чтение массива исходного комплексного РЛИ (косинусная и синусная компоненты)
- СК := 11ЕАОРГШ («1тт0015.ргп») С, А .'=0.5-С К
- БК := ЯЕАОРЯН «йгпОО1 с. рт») БА := 0.5 -5К
- Расчет параметров исходного комплексного РЛИ
- САгшп :=гтп (СА) САгшп =-5.4351−10
- САтах := тах (СА) САтах = 2.7437» 1
- САср :=теап (СА) САср = 0.6564
- САско :=з1с!еу (СА) САско = 141.1773
- БАтт :=тт (8А) 8Ат1п =-5.2358*10"3
- БАтах :=тах (БА) БАтах = 3.9676* 10"5
- БАср :=теап (8А) БАср = 0.5003
- БАско :=з1с!еу (БА) БАско = 144.81 533. Мощность исходного РЛИ1. А21. М-Ы1. М- 1Ет = О1. N.1. СА «БАт, п т, п1. А2 = 4.0904» 1 0
- Выборочная дисперсия исходного РЛИ (контрольный параметр)1. А2К1. М-1М- 11. М 1 £т = 01. N 1 £п =01. СА -САср"-) — БА -БАсрт, п г гп, п г1. А2К = 4.0903» 10
- Чтение массива реконструированного комплексного РЛИ (косинусная и синусная компоненты)
- КС :=ЯЕАПРЯМ («кз04.ргп») СВ := 0.5-КС
- КБ ЯЕАЭРЯЫ («кс04.ргп») БВ := 0.5 -КБ
- Расчет параметров реконструированного комплексного РЛИ3
- СВггип :=гтп (СВ) СВтах :=тах (СВ) СВср :=теап (СВ) СВско :=51с1е'(СВ)
- СВтт = -4.9094» 10 СВтах =2.479*10"5 СВср =0.3712 СВско = 137.2429
- БВтт := тт (БВ) БВтах :=тах (БВ) БВср :=теап (БВ) БВско :=з1с!еу (БВ)
- БВтт =-4.8555» 10 БВтах =3.6557"103 БВср = 0.6386 БВско = 140.961
- Преобразование комплексных РЛИ в яркостные изображения. Расчет параметров
- К, А := ¡-БА Г-н СА гп. п Л/ П1, п т, п1. ЯВ := БВ СВт, п Л/ т, п т, п
- ЯАпи’п :=гтип (ЯА) ЯАтах :=тах (ЯА) ЯАср :=теап (ЯА) Я Ас ко :=51с1еу (ЯА)
- ЯАтт = 0.3795 ЯАтах =5.9643*10"' ЯАср = 137.9683 ЯАско = 147.8781
- ЯВтт :=тт (ЯА) ЯВтах :=тах (ЯА) ЯВср := теап (ЯА) ЯВско := stdev (ЯА)
- ЯВтт =0.3795 ЯВтах = 5.9643* 10» ЯВср = 137.9683 ЯВско = 147.8781
- Мощность исходного яркостного РЛИ (ненормированного)1. ЯА2: = 4. N1. М- 1Ет = 014. 1Еп = 01. ЯА1. ЯА2 =4.0904*10
- Выборочная дисперсия исходного яркостного РЛИ1. ЯА2с :=1. М-М- 11. М- 1Ет = 01. N 1 ЯАсрп = 01. ЯА2с =2.1868*10
- Расчет среднеквадратической ошибки МБЕ и отношения сигнал/шум БЫЯ по яркостному РЛИ (ненормированному). Контрольные данные1. Я ЯА ЯВт, п т, п т, п1. МБЕ! :=1. М-1 М-11. Е Е
- М-М- 1 ^ ?-1 т’п т = 0 п = 01. МБЕ! =2.8567*1031. ЭЫЯ! := 10−1о21. ЯА2с — МБЕ1,8ЫЯ1с:= 10−1о21. ЯА2 М5Е11. SNR1 =8.83 941. SNRlc = 11.5589
- Преобразование комплексных РЛИ в яркостные изображения1. РА := .БА 2± СА 2 т, п Л/ т, п т, п1. РВ := / 8 В 2± СВ 2ш, п ^ ш, п т, п
- Нормировка яркостных изображений. Расчет параметров р :=0.441. ЯАЫ := Аоогт, п255. е1. РА164--±Р1. RBN :=Аоогт, п255. е1. РВ164- + Р
- ЯАМтт :=min (RЛN) ЯАЫтах := тах (ЯАЫ) RANcp :=теап (ЯАЫ) ЯАЫско :=stdev (RAN)
- ЯАЫтт = 1 ЯАМтах = 254 ЯАТЧср = 109.3412 ЯАЫско = 65.9271
- ЯВЫтт :=т1п (ЯВЫ) RBNmax :=тах (КВ1М) RBNcp :=теап^ВМ) RBNcko :=stdev (RBN)
- RBNm?n = 1 RBNmax = 254 ЯВЫср = 118.5542 КВНско = 61.21 19
- Мощность исходного нормированного яркостного РЛИ1. RRA2 :=1. М- 1Ет = 01. N 1Еп = 01. RAN1. RRA2 = 1.6302» 10
- Выборочная дисперсия исходного нормированного яркостного РЛИ1. RRA2c :=11. М-Ы- 11. М- 1Ет = 01. N.¦ ЯАЫт п- RANcpп = 01. RRA2c =4.3465» 10
- Расчет пикового отношения сигнал/шум1. PSNR := 10−1оа255». MSN1. РБШ = 14.9803
- Формирование и визуализация яркостного РЛИ
- Размер массива комплексного РЛИ I := 0. 270. :=0. 223
- Чтение массива исходного комплексного РЛИ (косинусная и синусная компоненты)
- С := ЯЕ АОРЯ. Ч («кс04.ргп») Б := ЯЕАОРЯ1Ч («кз04.ргп»)
- Преобразование комплексного РЛИ в яркостное изображение. Расчет параметров1. Ятт =0.6421
- Я.. :=: Б.. -0.5 »: С.. -0.5
- Ятт :=тт (Я) Яшах := тах (Я) Яс) :=$ 1с1еу (Я)
- Ятах = 5.4871 • 10» Яс1 = 133.63 051. Яс.-теап (Я) Яс = 144.392
- Расчет гистограммы яркостного изображения (не нормированного)1тах := 1000 J: = 0. 1тах 1 т := Л I к :=0. (1тах I) НЯ := ¡-пг, Я)400 г"-—-—I-1-Г1. НЯк 200 I1000
- Нормировка яркостного изображения. Расчет параметров1. А.. :=Яоог 1 -1я.1,1 164-Р255.е Аср := теап (А)р .-0.441. Аср = 118.5542тт (А) = 1 тах (А) = 254
- Аско :^с1еу (А) Аско =61.2119
- Расчет гистограммы нормированного яркостного изображения1шах :=255 ?:=0. 1тах ¡-т :=.1−3 к :=0.(1тах-1) НА ^^(¡-м, А)4001. НАк 200
- Запись нормированного яркостного изображения в файл формата *.Ьтр1. У/Я1ТЕВМР ('Тг4») := А