[发明专利]基于极化状态提取的极化SAR图像变化检测方法

摘要

本发明属于SAR图像处理技术领域，为选择一种最优极化状态使得不同时相的相同目标的几何散射特性更加一致，进而更加准确的提取两时相变化区域的方法，本发明采用的技术方案是，基于极化状态提取的极化SAR图像变化检测方法，步骤如下：(一)预处理：对已配准的两时相图像分别进行去取向和相干斑抑制操作；(二)最优极化状态提取；(三)在最优极化状态下构造变化检测特征量；双阈值分割提取变化区域。本发明主要应用于SAR图像处理场合。

主权项

一种基于极化状态提取的极化SAR图像变化检测方法，其特征是，步骤如下：(一)预处理：对已配准的两时相图像分别进行去取向和相干斑抑制操作；(二)最优极化状态提取：首先自动选取两时相图像中的不变目标作为样本，然后构造样本目标的特征矢量，紧接着寻找使得目标特征向量相似性系数最大的极化椭圆率角和极化方位角作为该样本目标的最优极化状态，将所有样本目标的最优极化状态取平均后得到整幅图像的最优极化状态组合χ_opt和ψ_opt；(三)在最优极化状态下构造变化检测特征量，根据求得的χ_opt和ψ_opt重新计算极化Kennaugh矩阵，利用极化合成公式计算两时相对应目标在最优极化状态下的接收功率P_{A_opt}[χ_opt,ψ_opt]和P_{B_opt}[χ_opt,ψ_opt]，以B时相数据为参考，构造比值变化检测特征量为：$F=\frac{P_{A\_opt}}{P_{B\_opt}}$(四)双阈值分割提取变化区域，利用双阈值判别方法对变化检测特征量F进行判别，得到以“0”表示不变目标点、“1”表示变化目标点的二值化检测结果F′，具体判别方法如下：$\left\{\begin{array}{cc}{F_{ij}}^{\′}=0& 1-{\mathrm{\Δx}}_1\≤F_{ij}\≤1+{\mathrm{\Δx}}_2\\ {F_{ij}}^{\′}=1& else\end{array}\right.$式中，Δx₁、Δx₂分别表示以1为中心左右两边的偏移量，那么两个判别阈值可表示为T₁＝1‑Δx₁和T₂＝1+Δx₂。