[发明专利]一种改进的混合Freeman/Eigenvalue分解方法

权利要求书

1.一种改进的混合Freeman/Eigenvalue分解方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

步骤S1：获得全极化SAR数据相干矩阵T₃，并进行滤波；

步骤S2：判断全极化SAR数据中像素点处的主导散射机制；

步骤S3：根据主导散射机制判断结果，计算像素点处表面散射功率m_s、二次散射功率m_v和体散射功率m_d；

步骤S4：得到分解后的RGB合成图。

2.根据权利要求1所述的一种改进的混合Freeman/Eigenvalue分解方法，其特征在于，所述步骤S1的相干矩阵T₃及滤波方法为：

3.根据权利要求1所述的一种改进的混合Freeman/Eigenvalue分解方法，其特征在于，所述步骤S2中主导散射机制的判断方法为：计算每个像素点的元素t₁₁-t₂₂的值，如果t₁₁-t₂₂0，则表面散射占主导，如果t₁₁-t₂₂≤0，则二次散射占主导。

4.根据权利要求1所述的一种改进的混合Freeman/Eigenvalue分解方法，其特征在于，所述步骤S3在表面散射占主导时的计算步骤如下：

步骤S311：进行方位角补偿，得到相干矩阵为此时，[]^H为矩阵共轭转置， Re(·)为复数实部；

步骤S312：对T_{3_1}进行相位角旋转，得到相干矩阵此时，

Im(·)为复数虚部；

步骤S313：获取体散射模型，选择广义体散射模型此时：此时，γ＝|S_HH|²/|S_VV|²＞为水平极化分量与垂直极化分量之间的比值；

步骤S314：计算体散射分量的功率值为：

为矩阵T_{3_2}的最小特征值；

步骤S315：计算剩余表面散射和二次散射分量功率之和为

步骤S316：计算表面散射的功率值m_s和二次散射分量的功率值m_d为：其中为矩阵特征值较大者。

5.根据权利要求1所述的一种改进的混合Freeman/Eigenvalue分解方法，其特征在于，所述步骤S3在二次散射占主导时的计算步骤如下：

步骤S321：进行方位角补偿，得到相干矩阵为此时，

步骤S322：对T_{3_3}进行相位角旋转，得到相干矩阵此时，

Im(·)为复数虚部；

步骤S323：获取体散射模型，选择二面角散射模型此时：

步骤S324：计算体散射分量的功率值此时为T₃(θ₂)矩阵最小特征值；

步骤S325：计算剩余表面散射和二次散射分量功率之和为

步骤S326：计算表面散射的功率值m_s和二次散射分量的功率值m_d为：此时为矩阵特征值较大者。

6.根据权利要求1所述的一种改进的混合Freeman/Eigenvalue分解方法，其特征在于，所述步骤S4的RGB图像合成方法为：用红色R、绿色G、蓝色B三个颜色，分别表示PolSAR图像中的m_d、m_v和m_s三种散射功率，最终合成一幅PolSAR图像分解的RGB伪彩色图。