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干涉条纹处理的基本方法：
条纹局部追踪法：
条纹细化法：

 基于条纹强度的细化：极值搜索;
 基于二值图像的细化：此博客采用此方法进行处理；

基于二值化干涉条纹细化的处理：
提取步骤：

预处理：  去除噪声图像，转化为灰度图像；
二值化:  imbinarize() 函数
细化处理：  bwmorph(‘skel’) 函数进行处理；
修像:  去毛刺

代码实现：
clear;
close all;

%读入图像 
img=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\1.bmp');            
figure('name','原图转二值');
subplot(1,3,1);
imshow(img),title('原图');

%转化为灰度图像
img=rgb2gray(img);
subplot(1,3,2);
imshow(img),title('灰度图像');

%转化为二值图像
BW=imbinarize(img);
subplot(1,3,3);
imshow(BW),title('二值图像');   

%高通滤波去噪
sigma=1;%滤波器的标准差
parameters=double(3*sigma*2+1); % 模板尺寸
H=fspecial('gaussian', parameters, sigma);%滤波算子 %gaussian低通滤波器
BW=imfilter(BW,H,'replicate');
figure,imshow(BW),title('去噪后图像'); 

%骨化
BW1=bwmorph(BW,'skel',20);
figure,imshow(BW1),title('骨化图像');

%去毛刺(消除噪声)
BW2=bwmorph(BW1,'spur',18);
figure,imshow(BW2),title('去毛刺');




成像结果：
得到二值图像：

高通滤波去噪：

图像细化处理：

去毛刺：

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干涉条纹处理的基本方法：
条纹局部追踪法：
条纹细化法：
[ ] 基于条纹强度的细化：极值搜索
[ ] 基于二值图像的细化：此博客采用此方法进行处理；基于二值化干涉条纹细化的处理：提取步骤：
预处理： 去除噪声图像，转化为灰度图像；
二值化: imbinarize() 函数
细化处理： bwmorph(‘skel’) 函数进行处理；
修像: 去毛刺
代码实现：
clear;close all;%读入图像 img=imread('C:甥敳獲lenovoDesktop1.bmp');            figure('name','原图转二值');subplot(1,3,1);imshow(img),title('原图');%转化为灰度图像img=rgb2gray(img);subplot(1,3,2);imshow(img),title('灰度图像');%转化为二值图像BW=imbinarize(img);subplot(1,3,3);imshow(BW),title('二值图像');   %高通滤波去噪sigma=1;%滤波器的标准差parameters=double(3*sigma*2+1); % 模板尺寸H=fspecial('gaussian', parameters, sigma);%滤波算子 %gaussian低通滤波器BW=imfilter(BW,H,'replicate');figure,imshow(BW),title('去噪后图像'); %骨化BW1=bwmorph(BW,'skel',20);figure,imshow(BW1),title('骨化图像');%去毛刺(消除噪声)BW2=bwmorph(BW1,'spur',18);figure,imshow(BW2),title('去毛刺');
成像结果：
得到二值图像：
在这里插入图片描述
高通滤波去噪：
在这里插入图片描述
图像细化处理：
在这里插入图片描述
去毛刺：
在这里插入图片描述
==感觉文章不错的同学麻烦动动小手点点关注订阅呗,您的肯定是对我持续更新最大的支持!==

距离多普勒算法（RD）是SAR的一种经典算法。关于点目标的仿真和分析，以及针对 Radarsat-1 实际数据的成像及处理，详见github：

详细版本，github地址：https://github.com/denkywu/SAR-Synthetic-Aperture-Radar/tree/master/1-SAR%E6%88%90%E5%83%8F%E7%AE%97%E6%B3%95
	
简略版，github地址：https://github.com/denkywu/Simulation-of-SAR-Imaging-Algorithm
 

Chirp Scaling（CS）是SAR的另一种经典算法。关于点目标仿真和分析，针对  Radarsat-1 实际数据的成像及处理，详见github：

详细版本，github地址：https://github.com/denkywu/SAR-Synthetic-Aperture-Radar/tree/master/1-SAR%E6%88%90%E5%83%8F%E7%AE%97%E6%B3%95
	
简略版，github地址：https://github.com/denkywu/Simulation-of-SAR-Imaging-Algorithm
 

InSAR，即干涉SAR。关于人造场景仿真（包括原始回波数据仿真、成像处理、干涉处理），包括一个平地场景，和一个圆锥场景，详细代码和实验分析等见github：

详细版本，github地址：https://github.com/denkywu/SAR-Synthetic-Aperture-Radar/tree/master/2-InSAR%E5%B9%B2%E6%B6%89SAR-%E4%BA%BA%E9%80%A0%E5%9C%BA%E6%99%AF%E4%BB%BF%E7%9C%9F
	
简略版，github地址：https://github.com/denkywu/InSAR-Simulation-and-Studies
 

 PolSAR，即极化SAR。我做的主要工作是极化定标，主要是 Whitt 算法，PARC 算法，Quegan 算法，Ainsworth 算法等几种经典算法的分享，代码详见github：

地址：https://github.com/denkywu/PolSAR-Calibration
--- 分割线 ---

【参考文献】（部分）

书《合成孔径雷达成像 算法与实现》，[美] Ian G. Cumming，[美] Frank H.Wong 著，洪文 等 译
	
书《雷达成像技术》，保铮，邢孟道，王彤
	
书《综合孔径雷达：原理、系统分析与应用》，张澄波
	
书《星载合成孔径雷达干涉测量》，王超，张红，刘智
	
文献，极化定标Whitt算法，"A General Polarimetric Radar Calibration Technique"
	
文献，极化定标PARC算法，"Polarimetric SAR Calibration Experiment Using Active Radar Calibrators"
	
文献，极化定标Quegan算法，"A Unified Algorithm for Phase and Cross-Talk Calibration of Polarimetric Data-Theory and Observations"
	
文献，极化定标Ainsworth算法，"Orientation angle preserving a posteriori polarimetric SAR calibration"
	
其他，略
--- 分割线 ---

上述内容是我在研究生期间学习 SAR/InSAR/PolSAR 等相关领域时编写的Matlab代码（仿真、实验）以及一些总结。毕业后已经离开这个领域了。

记得之前读研时，网上这个领域的开源代码和材料等是很少的（论文倒是不少。不过SAR这个领域本身就挺小众，而且个人感觉入门门槛还是比较高的），什么东西都要自己一点点摸索。所以我把读研期间的一些东西整理并分享出来，如果能有一点参考价值，也就是这个项目的意义了。

由于本人水平有限，文中不免有错误，还望各位海涵。

谢谢！

以上。

 

本文基于光学原理和波动理论，用Matlab实现牛顿环干涉现象仿真。

牛顿环干涉原理

实验装置：


光强分布公式推导：

假设入射光的光强为$I_0$ , 波长为$\lambda$



Project Code
% 作者：ZQJ
% 日期：2021.1.28 星期四

%***********************模拟牛顿环干涉图样**************************
clear,clc,close all;
% 基本参数输入及处理*********************************
% 本例输入：Lambda = 632.8;  R = 855;  
Lambda = input('输入光的波长（单位为nm）：');
Lambda = Lambda * 1e-9;                 %波长单位转为：m
R = input('输入透镜的曲率半径（单位为mm）：');
R = R * 1e-3;                           %透镜的曲率半径单位转为：m
I0 = 1;                                 %入射光的光强

Screen_length = sqrt(10*R*Lambda);      %定义干涉仿真范围
[Screen_x,Screen_y] = meshgrid(linspace(-Screen_length,Screen_length,800));
Newton_r = abs(Screen_x + 1i*Screen_y);

I_delta = (Newton_r.^2)*pi/R/Lambda;
I = 2*I0*(sin(I_delta)).^2;
I = I./max(max(I));                      %光强分布归一化

% 牛顿环光强分布图*************************
I = I*64;                                %光强归一,扩大显示
image(Screen_x(1,:),Screen_y(:,1),I);    %设置x和y的像素，显示数值
colormap hot;                            %妆点色彩
colorbar;
xlabel('空间坐标x'),ylabel('空间坐标y');
title('牛顿环光强空间分布');   

仿真结果图：


专栏内容供作者本人或大家学习使用，多多指教 ~