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基于压缩传感的SAR图像压缩编码与重构算法的研究的中期报告
该研究旨在采用压缩传感技术对SAR（合成孔径雷达）图像进行压缩编码和重构，以提高SAR图像的存储和传输效率。
在前期研究中，我们已经完成了SAR图像的预处理和压缩传感的基本理论研究。具体地说，我们采用小波变换对SAR图像进行降维压缩和去除噪声的预处理，然后将压缩感知理论引入到SAR图像的压缩编码中。在压缩感知编码中，我们将SAR图像表示为稀疏信号，并使用稀疏基向量将其投影到一个低维空间中进行采样，从而实现压缩编码。由于SAR图像通常具有高度稀疏性，因此在压缩编码时可以大幅降低数据量。然后，我们根据采样数据和稀疏基向量来重构原始图像，以达到减少数据量的目的。
在本次中期报告中，我们主要完成了以下几个工作：
1.基于MATLAB实现了SAR图像的预处理和压缩传感编码。我们首先将SAR图像转换为小波域表示，并使用小波系数阈值技术去除了其中的噪声。然后，我们选用了一种基于伽马分布的稀疏基向量，将SAR图像投影到低维空间中，并对图像进行了压缩编码。最后，我们通过对采样数据的线性组合进行重构，重建了原始图像。
2.对研究结果进行了评估分析。我们考虑了不同的压缩比和采样率，并使用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指标（SSIM）来评估重构图像的质量。实验结果表明，该方法可以有效地压缩SAR图像，同时保持较高的重构质量。
3.进一步探究了该方法的应用前景和未来研究方向。我们认为此方法可应用于各种高分辨率遥感图像的压缩编码和重构，具有广阔的应用前景。未来的研究方向包括进一步改进压缩传感编码算法、研究多模态数据融合压缩算法等。
总之，目前我们已经完成了压缩传感技术对SAR图像的压缩编码和重构的中间结果，并对其性能进行了评估。我们将继续深入探究和完善该方法，以推动其在SAR图像处理中的应用。