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为了提高全极化合成孔径雷达(PolSAR)图像中城区建筑物的检测精度,该文提出一种基于人造目标散射非平稳性和极化相干系数比的建筑物检测新方法。该方法首先对PolSAR图像进行滤波和方位向时频分解,得到多个子孔径图像,然后结合方位向非平稳性检测和极化相干系数比来判断某个像素是否为建筑物。该文通过引入一种新的极化相干系数比从而使获取的建筑物检测结果优于传统非平稳性检测方法,能够有效去除具有布拉格散射的自然地物虚警从而提高检测精度。星载和机载PolSAR数据实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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本文将基于条带观测模式的极化SAR散射模型拓展至方位向多角度观测模式,基于典型极化散射类型组合提出一种非各向同性散射特征模型。该模型参数纬度多且随方位向观测变化,需要替代性方法提取多角度极化散射特征。首先,采用基于Wishart分布的统计量对非各向同性散射中心进行检测,并逐像素生成基于散射特征差异的新序列图像。其次,以新序列图像作为处理对象,提取极化似然比序列、子孔径角度序列、极化熵—似然比序列、极化散射角—似然比序列、极化各向异性度—似然比序列。最后,集成特征序列编码及支持向量基(SVM)方法进行分类。通过机载P波段极化SAR开展360°观测试验,验证了方法的有效性并揭示出在地物分类方面的应用潜力。 相似文献
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通过对不同角度子孔径相干累加,多角度观测SAR可以提供高分辨率影像及多角度散射特征.然而,现有的累加成像方法存在非各向同性散射中心混叠问题.混叠将造成极化特征参数估计无法反映实际的目标物理特征,从而难以支撑分类及变化检测应用.为了去除不同散射中心间的相互干扰并利用不同类型的信息,该文提出了一种多角度极化SAR图像中的非各向同性散射估计与消除方法.该方法给出了基于两类目标假设的最大似然比检验统计量,分析了相干斑影响以及非各向同性散射消除机理,证明了恒虚警判决函数的单调性.通过机载P波段极化SAR进行了360观测试验,分析了非各向同性散射消除前后极化熵的变化,验证了算法的有效性并揭示出在目标特征提取方面的应用潜力. 相似文献
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该文首次从全极化信息处理角度解决低擦地角下,海杂波中的低可观测小目标检测问题,提出了一种基于极化特征分解的海上小目标检测方法。通过对实测全极化数据分析,验证了海杂波已被阐述的极化特性。并对回波特征矩阵进行极化特征分解,对比了纯海杂波与包含目标回波时海杂波的极化特征量。据此,提出了一个新的极化特征量-联合熵间距()。根据海杂波与小目标DBEA反映的散射机理差异,给出了小目标检测方法,得到了正确的检测结果。经过不同海况数据进行多次验证,得出该方法具有良好的检测能力和较强的鲁棒性。 相似文献
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基于目标分解和加权SVM分类的极化SAR图像舰船检测 总被引:1,自引:0,他引:1
目标分解是极化SAR图像舰船检测的重要方法,但是,在较高分辨率和复杂海况条件下,由相干矩阵分解得到的极化熵参数并不能将舰船目标与海洋等背景完全区分。对极化目标分解理论和地物散射机理的研究和分析表明,极化分解的各个参数从不同角度反映了目标和背景的散射差异,对它们联合使用有助于更准确地在SAR图像中检测目标。而且,各个参数在实际的检测问题中具有不同的重要性。因此,本文构造了包含有多个极化分解参数的特征向量,并根据各分解参数重要性不同,提出一种基于目标分解和加权SVM (support vector machine)分类方法对极化SAR图像中的舰船进行检测。实验结果表明,该方法能够精确地检测舰船目标,并有效地减少虚警。 相似文献
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城市地区极化分解对于监测城市扩张速度并研究其对生态环境的影响非常重要。全极化合成孔径雷达(PolSAR)允许我们使用极化目标分解方法来检测地物散射机制,是一种对城区变化进行监测的手段。然而,目标的极化方向角(POA)会影响极化分解结果,导致体散射过估等问题,使得极化分解结果不能正确地体现目标的散射机理。传统的去取向方法只对主导极化方向角较小的地区起到去取向的作用,对取向角较大区域没有明显的效果。该文针对以上问题提出了一种基于高分辨率城市区域图像的POA校正方法。首先,高分辨率图像中城市建筑区域的POA会因为地物变化出现跳变的现象,可以利用POA的随机性对城市地区的范围进行估计。其次,使用线性逼近方法来获取城区中使交叉极化项最小的POA。利用该文提出的POA校正算法,可以使取向角导致的误分解问题得到缓解,提高分解结果的准确度。该算法使用2009年于四川都江堰地区获取的机载X波段全极化数据进行验证,得到了明显的改进结果,城市区域的体散射分量得到了显著的提升。 相似文献
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基于H-α和改进C-均值的全极化SAR图像非监督分类 总被引:2,自引:0,他引:2
该文提出一种基于H-α和改进C-均值的全极化SAR图像非监督分类方法.该方法先按H-α对全极化SAR图像进行基于散射机理的分类,再将分类结果作为改进C-均值算法的初始类别划分,从而实现地物分类.迭代次数确定是C-均值动态聚类算法的关键,文中利用图像熵给出了一种新的迭代终止准则.与H-α方法相比,该文方法能在保留分类结果物理散射机理的同时,实现有效的地物分类.NASA/JPL实验室AIRSAR系统获取的L波段旧金山全极化SAR数据的实验结果验证了该文方法的有效性. 相似文献
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Improving the target-clutter ratio(TCR) of moving targets in synthetic aperture radar(SAR),imagery is very important for target detection and identification.In this paper,using the Cloude’s decomposition theory,an average covariance matrix can be decomposed into a summation of matrices representing three different scattering processes:the single bounce scattering,double bounce scattering,and diffuse scattering.A new idea of using the combination of the three components to enhance the contrast of an image is proposed.In order to compare with the polarimetric contrast enhancement method based on HH,HV,and VV data,ship areas of two combinatorial intensity images are detected by image binarization.Experimental results show that the method proposed in this paper provides better contrast. 相似文献
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针对极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)图像在相干斑抑制过程中面临的结构信息和极化散射信息保持的问题,通过分析PolSAR图像的结构特性和极化特性,建立一种结构特征提取方法,并提出一种采用混合特征相似性的极化SAR图像降噪算法.该算法将图像的结构信息和极化散射信息与降噪过程相融合,能够在抑制相干斑噪声的同时,实现降噪后图像的结构信息和极化信息的有效保持.实测机载极化SAR数据的实验结果验证了算法的有效性. 相似文献
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基于分类统计的PolInSAR植被高度最大似然估计 总被引:1,自引:1,他引:0
极化干涉SAR是一种集极化和干涉SAR优势于一体的新型遥感技术.结合两层植被随机体散射模型和极化分解技术,基于极化干涉SAR数据的概率分布统计特征,提出一种利用参数迭代求解预测模璎和测量值最小似然距离的植被高度反演方法.该方法克服了传统最大似然估计方法需已知地表散射特征参数的约束,减少了计算复杂性.最后通过极化干涉SAR仿真数据实验分析,文中算法相对于三阶段反演算法提高了植被高度估计的精度.验证了算法的有效性. 相似文献
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基于差异度的极化SAR相干斑抑制效果评估 总被引:1,自引:0,他引:1
相干斑抑制是极化SAR图像解译和信息提取的基础。针对采用极化特征图对极化SAR图像相干斑抑制算法极化信息保持能力定性评估的不足,本文提出一种基于差异度的相干斑抑制效果评估方法。该方法通过比较相干斑抑制前后目标区域的差异度,实现相干斑抑制算法对目标极化信息保持能力的定量评估。在评估过程中采用分别先对目标区域内每个像素做差异度后求平均的方法,代替传统的先将目标区域内像素K矩阵求平均后求极化特征图的方法,避免了先对各个像素做平均带来的二次估计。对通过极化特征图判断性能接近的不同相干斑抑制算法,得到更为精确的评估结果。最后选取三类典型相干斑抑制算法,分别对仿真数据和实测ESAR数据中的面目标和点目标进行评估,验证了方法的有效性。 相似文献
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在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像中,当方位向合成孔径较大时,观测区域内目标的电磁特征会表现为各向异性,导致基于各向同性假设的传统SAR成像方法不再适用。为此,宽角SAR成像方法通过将宽孔径划分为多个子孔径,利用每个子孔径对应的回波数据单独成像,实现对目标雷达图像的多角度重构。由于目标的散射特性在相邻子孔径中通常不会发生较大改变,每个子孔径的强散射中心分布高度相似,使得宽角SAR的成像结果具有低秩结构,即相邻子孔径对应的目标成像结果的支撑集相近。为了使用这种相关性,将Karhunen Loeve (KL)变换引入到宽角SAR成像过程中,再利用目标强散射中心分布的稀疏特性,建立基于低秩结构的宽角SAR稀疏成像模型。采用增广拉格朗日法(Augmented Lagrangian,AL)和交替方向乘子(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)对上述成像模型进行迭代求解,从而获得宽角SAR成像结果。相比于传统的宽角SAR成像方法,本文所述方法不仅能提高目标后向散射系数的重建精度,还能有效抑制旁瓣效应与信号噪声对成像质量的影响,对目标电磁特征的多角度恢复具有更好的效果。 相似文献