基于离散余弦变换的SAR原始数据幅相压缩算法.docx

基于离散余弦变换的SAR原始数据幅相压缩算法宋鸿梅+刘祥楼+牟海维+赵冬岩文章编号：10055630(2014)03021905收稿日期：20131217基金项目：黑龙江省自然科学基金项目(F201227)作者简介：宋鸿梅(1971),女,讲师,博士,主要从事数据压缩、图像压缩、图像处理方面的研究。摘要：提出一种合成孔径雷达(syntheticapertureradar,SAR)原始数据幅相(amplitudeandphase,AP)变换域压缩算法,该算法首先把以幅度、相位形式表示的SAR原始数据做离散余弦变换以降低数据间的相关性,并使数据的统计特性符合高斯分布,再对变换系数进行网格编码量化(TCQ)。对实测SAR数据进行了实验,结果表明该算法能够有效地控制相位精度,在同等量化标准下,平均误差和相位误差有了一定的降低,数据相似度、数据信噪比、图像信噪比等指标都有相应的改善。关键词：SAR原始数据压缩;离散余弦变换;比特分配;网格编码量化中图分类号：TN958文献标志码：Adoi：10.3969/j.issn.10055630.2014.03.007CompressionalgorithmforSARAPrawdatabasedonDCTSONGHongmei,LIUXianglou,MUHaiwei,ZHAODongyan(CollegeofElectronicScience,NortheastPetroleumUniversity,Daqing163318,China)Abstract：Inthispaper,atransformalgorithmforcompressingsyntheticapertureradar(SAR)rawamplitudeandphase(AP)dataisproposed.Thisalgorithmisbasedoncombinationofdiscretecosinetransform(DCT)andtrelliscodingquantization(TCQ).Firstly,theSARrawdata,expressedintheformofamplitudeandphase,isdonewiththeDCTinordertoreducethecorrelationofalldata,andmakesthestatisticalpropertiesofthedatainaccordingtotheGaussiandistribution.Then,thetransformcoefficientsaredonewiththeTCQ.TestresultsontheactualmeasurementSARrawdatashowthattheproposedalgorithmcaneffectivelycontroltheprecisionofthephasedata.Underthesamequantizationcriteria,theaverageerrorandphaseerrorhasbeenreducedandthedatasimilarity,thesignaltonoiseratio(SNR)ofbothdataandimagehavebeenimproved.Keywords：SARrawdatacompression;discretecosinetransform;bitallocation;trelliscodingquantization引言合成孔径雷达(syntheticapertureradar，SAR)成像具有成像面积大的特点,能全天候全天时工作,在民用和军工领域都有广泛的应用。早在1951年科学家首次提出了利用频率分析方法改善雷达的角分辨率,经过数十年的发展,高分辨率、干涉、多极多频成像成为SAR成像的主要特点［1］,而相位精度对SAR高品质成像质量有着重要意义。经典的雷达原始数据压缩算法BAQ、分块浮点量化(BFPQ)以及后来发展的矢量量化、正交变换后量化等算法都着重于提高算法的信噪比,没有对相位数据进行专门处理。文献［2］提出的算法把SAR的I、Q两路数据在极坐标下表示为幅度和相位数据,可以独立控制相位的精度,但算法的信噪比有待提高。SAR原始数据转换为极坐标下的幅度和相位数据,数据间存在着微弱的相关性,为了进一步改善压缩性能,采用了能够去除相关性的正交变换。在所有的正交变换中,离散余弦变换(DCT)具有仅次于最优正交变换KL的正交基,可以有效地去除数据间的相关性,并且DCT变换拥有二维可分离特性和快速数值计算方法［3］。因此本文提出了一种基于DCT变换的SAR原始数据的幅相变换域压缩方案。1SAR原始数据特点分析［4］SAR成像区域内的散射体