合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)通过将三维场景投影到距离-方位平面获取场景二维成像信息,但由此导致的叠掩问题影响图像解译。层析合成孔径雷达(Tomographic Synthetic Aperture Radar,TomoSAR)利用同一场景的多次航过数据在高程向合成孔径,获取目标三维成像结果,能够从根本上解决叠掩问题。本文从层析SAR信号模型出发,描述了不同维度下的层析SAR成像算法,系统地总结了应用于层析SAR研究的各机载和星载系统,阐述了层析SAR在城区、森林和冰川等场景下的应用,对于城区建筑物信息提取、森林参数信息提取和冰川结构参数提取中面临的主要问题和现有解决策略进行了详细的分析。最后,总结本文内容并展望层析SAR技术的发展前景。

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)通过将三维场景投影到距离-方位平面获取场景二维成像信息,但由此导致的叠掩问题影响图像解译。层析合成孔径雷达(Tomographic Synthetic Aperture Radar,TomoSAR)利用同一场景的多次航过数据在高程向合成孔径,获取目标三维成像结果,能够从根本上解决叠掩问题。本文从层析SAR信号模型出发,描述了不同维度下的层析SAR成像算法,系统地总结了应用于层析SAR研究的各机载和星载系统,阐述了层析SAR在城区、森林和冰川等场景下的应用,对于城区建筑物信息提取、森林参数信息提取和冰川结构参数提取中面临的主要问题和现有解决策略进行了详细的分析。最后,总结本文内容并展望层析SAR技术的发展前景。

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为了满足月球车视觉系统实时性和可靠性的要求,提出了一种基于点和边缘特征提取的立体匹配算法。首先采用高斯滤波和有限对比适应性直方均衡化(CLAHE)方法对校正后的立体图像对进行预处理,以削弱噪声和对比度的影响。其次研究了图像的SIFT特征点和边缘特征提取和匹配方法,以获得月球车周围的环境概貌和障碍物信息。最后将匹配成功的SIFT特征与边缘特征相结合,计算特征点对应的三维信息,实现月面环境地形重构,验证了算法的有效性。

为了使月球探测器自主的在月球表面进行软着陆,应对着陆区域的地形进行三维重构的方法,获得着陆区域的地形描述。提出了一种通过运动获得长基线的立体视觉的三维重构方法,针对长基线立体视觉方法所存在的问题,通过设计一系列的算法,完成了图像特征点选取和匹配,估计相机在不同位置的相对旋转和位移;对立体图像对进行校正,获得稠密的视差图;通过视差图进行三维重构,生成着陆区域的DEM。根据月球地形的特点建立了软件仿真平台,并且在仿真平台的基础上对文中的算法进行验证。仿真的结果表明该方法可以有效的应用于月面地形的三维重构。