stable version: pga (siuuu)

Author: Gargamel

processing/pga_autofocus.m

@@ -1,53 +1,53 @@
+% Basé sur Wal. E IEEE PGA SAR Autofocus 
+
 function [corrected_image, total_phase_error, rms_history] = pga_autofocus(sar_image, iterations)
     [num_range, num_az] = size(sar_image);
     corrected_image = sar_image;
     total_phase_error = zeros(1, num_az);
     rms_history = zeros(1, iterations);
 
     % Sélection des bins les plus forts
-    num_bins_to_use = min(500, num_range);
-    W = num_az; 
+    num_bins_to_use = min(500, num_range); % Le paramètre en dur à modifier: critère de choix de ce paramètre ? (dynamique, taille )
+    %W = num_az; 
+    W = 32; % Pareil que 2 lignes plus haut
     center_idx = floor(num_az / 2) + 1;
-
     for iter = 1:iterations
         % Sélection basée sur l'énergie
         energy = sum(abs(corrected_image).^2, 2);
         [~, sorted_idx] = sort(energy, 'descend');
         sel_idx = sorted_idx(1:num_bins_to_use);
         sub_image = corrected_image(sel_idx, :);
 
-        % 1. Circular Shifting 
+        %% 1. Circular Shifting 
         [~, max_pos] = max(abs(sub_image), [], 2);
         shifted_img = zeros(num_bins_to_use, num_az);
         for r = 1:num_bins_to_use
             shifted_img(r, :) = circshift(sub_image(r, :), center_idx - max_pos(r));
         end
 
-        % 2. Windowing progressif (20% par itération, min 5px)
+        %% 2. Fenêtrage
         if iter > 1, W = floor(W * 0.8); end
         W = max(W, 5); 
 
         win = zeros(1, num_az);
         w_start = max(1, center_idx - floor(W/2));
         w_end = min(num_az, center_idx + floor(W/2));
         win(w_start:w_end) = 1;
+        display(w_end - w_start); 
         g_n = bsxfun(@times, shifted_img, win);
 
-        % 3. Estimation LUMV
-        % L'ASTUCE MATHEMATIQUE EST ICI :
-        % ifftshift(g_n, 2) annule la rampe de phase linéaire avant la FFT.
-        % On fait ensuite un fftshift pour réaligner l'axe de fréquence avec l'image globale.
+        %% 3. Estimation de l'erreur de phase 
         G_n = fftshift(fft(ifftshift(g_n, 2), [], 2), 2);
         G_n_dot = [diff(G_n, 1, 2), zeros(num_bins_to_use, 1)];
 
         num = sum(imag(conj(G_n) .* G_n_dot), 1);
         den = sum(abs(G_n).^2, 1) + 1e-12;
         phi_dot = num ./ den;
 
-        % 4. Intégration et Correction
+        %% 4. Intégration et Correction
         phi_est = cumsum(phi_dot);
 
-        % Suppression de la tendance linéaire pour empêcher l'image de dériver
+        % Suppression de la tendance linéaire 
         x_ax = 1:num_az;
         p = polyfit(x_ax, phi_est, 1);
         phi_est = phi_est - polyval(p, x_ax);
@@ -58,6 +58,6 @@
         corrected_image = ifft(ifftshift(bsxfun(@times, img_freq, correction), 2), [], 2);
 
         total_phase_error = total_phase_error + phi_est;
-        rms_history(iter) = sqrt(mean(phi_est.^2));
+        rms_history(iter) = sqrt(mean(phi_est.^2)); % calcul du RMS
     end
 end