[发明专利]极化SAR图像中目标极化相干特征的增强方法在审

专利信息
申请号: 201510888374.6 申请日: 2015-12-05
公开(公告)号: CN105528767A 公开(公告)日: 2016-04-27
发明(设计)人: 陈思伟;李永祯;王雪松;肖顺平 申请(专利权)人: 中国人民解放军国防科学技术大学
主分类号: G06T5/00 分类号: G06T5/00
代理公司: 国防科技大学专利服务中心 43202 代理人: 王文惠
地址: 410073 湖*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 极化 sar 图像 目标 相干 特征 增强 方法
【权利要求书】:

1.一种极化SAR图像中目标极化相干特征的增强方法,SAR是指合成孔径雷达,获得极 化SAR图像每个像素点的极化散射矩阵Sj,j=1,2,…,W,W表示极化SAR图像的像素点数,令 极化散射矩阵S=Sj,其特征在于,包括下述步骤:

第一步,构建极化散射矢量:

设极化散射矩阵为S=SHHSHVSVHSVV,]]>且满足互易性条件即SHV=SVH;利用下式分别计 算Pauli极化散射矢量kP和Lexicographic极化散射矢量kL

kP=12SHH+SVVSHH-SVV2SHVT]]>

kL=SHH2SHVSVVT]]>

其中,SHH为在水平极化H发射和水平极化H接收条件下获取的复后向散射系数;SVH为在 水平极化H发射和垂直极化V接收条件下获取的复后向散射系数;SHV为在垂直极化V发射和 水平极化H接收条件下获取的复后向散射系数;SVV为在垂直极化V发射和垂直极化V接收条 件下获取的复后向散射系数;其中V表示垂直,H表示水平,上标T为转置处理;

第二步,构建极化相干矩阵和极化协方差矩阵;

利用Pauli极化散射矢量,选取具有散射相似性的样本像素,并通过样本集合平均处 理,构建极化相干矩阵T为:

=12<|SHH+SVV|2><(SHH+SVV)(SHH-SVV)*><2(SHH+SVV)SHV*><(SHH+SVV)*(SHH-SVV)><|SHH-SVV|2><2(SHH-SVV)SHV*><2(SHH+SVV)*SHV><2(SHH-SVV)*SHV><4|SHV|2>]]>

利用Lexicographic极化散射矢量,选取具有散射相似性的样本像素,并通过样本集合 平均处理,构建极化协方差矩阵C为:

=<|SHH|2>2<SHHSHV*><SHHSVV*>2<SHH*SHV>2<|SHV|2>2<SHVSVV*><SHH*SHV>2<SHV*SVV><|SVV|2>]]>

其中,<·>为集合平均处理,上标为共轭转置处理,上标*表示求共轭;

第三步,极化相干矩阵和极化协方差矩阵旋转处理;

在绕SAR视线方向,对极化相干矩阵进行旋转处理,对旋转域中的旋转角θi,计算旋转处 理后的极化相干矩阵T′(θi),为:

其中,旋转矩阵为R3(θi)=1000cos2θisin2θi0-sin2θicos2θi;]]>θi为旋转域中的旋转角, θi=-π,-π+2πN,-π+22πN,...0,2πN,22πN,...,π;]]>N根据实际情况确定;

计算旋转处理后的极化协方差矩阵C′(θi)为:

C′(θi)=A-1T′(θi)A

其中,相似性变换矩阵A=1210110-1020;]]>A-1为A的逆矩阵;

第四步,计算旋转域中的极化相干特征序列;

对每一个旋转角θi,计算极化相干特征量,为:

|γ(HH+VV)-(HV)(θi)|=|T13(θi)|T11(θi)T33(θi)]]>

|γ(HH-VV)-(HV)(θi)|=|T23(θi)|T22(θi)T33(θi)]]>

|γHH-VV(θi)|=|C13(θi)|C11(θi)C33(θi)]]>

|γHH-HV(θi)|=|C12(θi)|C11(θi)C22(θi)]]>

得到上述极化相干特征量在旋转域中的极化相干特征序列,分别为:

|γ(HH+VV)-(HV)(θ)|={|γ(HH+VV)-(HV)(θi)||θi=-π,-π+2πN,-π+22πN,...0,2πN,22πN,...,π},]]>

|γ(HH-VV)-(HV)(θ)|={|γ(HH-VV)-(HV)(θi)||θi=-π,-π+2πN,-π+22πN,...0,2πN,22πN,...,π},]]>

|γHH-VV(θ)|={|γHH-VV(θi)||θi=-π,-π+2πN,-π+22πN,...0,2πN,22πN,...,π},]]>

|γHH-HV(θ)|={|γHH-HV(θi)||θi=-π,-π+2πN,-π+22πN,...0,2πN,22πN,...,π};]]>

第五步,计算增强的极化相干特征量;

在旋转域,计算极化相干特征序列|γp-q(θ)|的最大值|γp-q(θ)|max,为

|γp-q(θ)|max=maxi{|γp-q(θi)||θi=-π,-π+2πN,-π+22πN,...,π}]]>

其中,|γp-q(θ)|={|γp-q(θi)||θi=-π,-π+2πN,-π+22πN,...0,2πN,22πN,...,π},]]>p 和q分别代表相应的极化通道。

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