[发明专利]极化SAR图像分解方法及存储介质

权利要求书

1.一种极化SAR图像分解方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：获取全极化SAR图像数据的极化相干矩阵T；

S2：判断所述全极化SAR图像数据中每个像素点处的主导散射机制，并根据所述主导散射机制对所述像素点处的所述相干矩阵T进行修正，获得修正后的相干矩阵T′；

S3：对经修正后的所述相干矩阵T′进行四分量目标分解，先分别求解螺旋体散射分量和体散射分量的功率值，然后，对分解出螺旋体散射分量和体散射分量后的剩余矩阵T_R进行特征值分解，求解表面散射分量和偶次散射分量的功率值，完成四分量目标分解。

2.根据权利要求1所述的极化SAR图像分解方法，其特征在于，所述相干矩阵T为3阶相干矩阵T₃，每个像素点包含9个元素：

其中，t₁₁，t₁₂，t₁₃，t₂₁，t₂₂，t₂₃，t₃₁，t₃₂，t₃₃分别表示相干矩阵T₃中的9个元素。

3.根据权利要求2所述的极化SAR图像分解方法，其特征在于，所述像素点处的主导散射机制的判断方法包括：

令Q＝t₁₁-t₂₂，计算像素点处的Q值，根据Q值的大小判断每个所述像素点处的主导散射机制，

4.根据权利要求3所述的极化SAR图像分解方法，其特征在于，步骤S2中，根据所述主导散射机制对所述相干矩阵T进行修正包括：对所述相干矩阵T进行方位角补偿和相位角旋转。

5.根据权利要求4所述的极化SAR图像分解方法，其特征在于，

当表面散射主导时，所述方位角补偿和所述相位角旋转包括：

利用公式(2)对所述相干矩阵T₃进行方位角补偿，得到相干矩阵T_{3_1}，

式中，[]^H表示矩阵的共轭转置，

其中，Re(t₁₃)表示取复数的实部，tan^-1表示反正切函数；

利用公式(3)对经所述方位角补偿后的所述相干矩阵T_{3_1}进行相位角旋转，得到相干矩阵T_{3_2}，

式中，[]^H表示矩阵的共轭转置，

其中，Im(t₁₃)表示取复数的虚部，tan^-1表示反正切函数，t_{11_1}与t_{33_1}是T_{3_1}中的元素；

当偶次散射主导时，所述方位角补偿和相位角旋转包括：

利用公式(4)对所述相干矩阵T₃进行方位角补偿，得到相干矩阵T_{3_3}，

式中，[]^H表示矩阵的共轭转置，R₃如下所示：

其中，Re(t₂₃)表示取实部，tan^-1表示反正切函数；

利用公式(5)对经所述方位角补偿后的所述相干矩阵T_{3_3}进行相位角旋转，得到相干矩阵T_{3_4}，

式中，[]^H表示矩阵的共轭转置，R₄如下所示：

其中，Im(t₂₃)表示取复数的虚部，tan^-1表示反正切函数；

经所述方位角补偿和所述相位角旋转修正后的所述相干矩阵T′₃的最终表达式为：