多极化SAR图像的降斑研究

对于多极化SAR图像,可以利用其同极化和交叉极化图像的相关性来进行降斑处理.本文对常用的几种基于多极化SAR图像的降斑方法进行了分析,重点研究了最优加权法(the optimal weighting algorithm),在其基础上改进提出了分块加权法,取得了明显的降斑效果,并较大地减少了运算量.最后利用实测的SAR数据进行了验证.     

极化白化滤波器的一种多通道扩展

为减小相干斑对分类、检测的影响,通常要对极化合成孔径雷达图像进行相干斑抑制。极化白化滤波器(PWF)是利用多个极化通道的复数据抑制相干斑的有效方法,但其输出只有一个通道。为了在后续处理中能够利用全极化数据,该文对PWF进行了改进,提出了多通道极化白化滤波器法(MCPWF)。该方法在保持PWF最少相干斑图像输出的同时,还能得到各个极化通道滤波后的输出。Pi-SAR实测数据的实验结果验证了该方法的有效性。     

基于联合稀疏性的高分辨全极化雷达成像研究

针对频率步进体制高分辨全极化雷达,本文研究了基于稀疏信号表示的高分辨全极化雷达成像,并提出了一种基于极化平滑l₀范数算法的成像方法.算法中的联合稀疏性度量综合利用了目标在全极化下的散射特性,因而成像结果兼具全极化处理和稀疏优化算法的优点,不仅能以较少的观测回波获得高分辨距离像,还能全面准确反映目标全极化散射特性,有利于目标识别等进一步应用.仿真和暗室实测数据实验结果验证了本文方法的有效性.     

结合ICA相干斑抑制的全极化SAR图像分类

本文提出了一种结合相干斑抑制的全极化 SAR(Synthetic Aperture Radar)图像分类新方法.该方法先对图像数据做Pauli分解,获得三个极化组合通道,并分别用三种颜色表示这三个极化组合;再用独立分量分析稀疏编码(ICA-SCS)算法对各颜色通道进行相干斑抑制,最后把三个颜色通道混合,实现了对图像信息的分类.该方法很好的保留了极化通道间的相对相位信息,同时,相干斑抑制后的数据直接用于图像分类,不需要再做任何极化通道组合.对真实SAR图像的分类结果表明,该方法对分类效果和精度有明显改善.     

用一种新的独立分量分析算法实现极化SAR图像相干斑抑制

极化SAR图像为雷达图像中的信息处理和获取提供了更为便捷的途径。本文在研究极化SAR成像特点的基础上，介绍了用一种新的独立分量分析(ICA)方法—Infomax算法来进行相干斑抑制，完成了从极化SAR图像中分离相干斑噪声的仿真试验。实验表明，Infomax算法收敛速度较慢，但稳健性好。经ICA处理后的图像其相干斑噪声得到了有效的抑制，具有较低的相干斑指数，明显地改善了图像的质量。     

基于改善极化相似性的极化SAR目标增强新方法

针对高分辨极化SAR目标增强问题,该文提出一种基于改善极化相似性的目标增强新方法。利用Huynen分解、极化方位角提取及极化方位角归零化处理消除了扰动分量、相干斑噪声及极化取向等因素对像素点极化特性的影响,改善了极化SAR图像同类区域内部像素点的极化相似性。与已有方法相比,该方法克服了区域内部像素点极化特性不一致对高分辨极化SAR目标增强的影响,可以获得理想的目标区域整体增强效果。利用全极化SAR实测数据验证了该文方法的优良性能。     

基于双边滤波的极化SAR 相干斑抑制

在对极化SAR 数据进行相干斑抑制过程中,保持其极化信息是首要考虑的问题,而对极化SAR 数据各元素进行独立的滤波是不可取。依据极化SAR 数据形式及噪声模型,该文将双边滤波推广至极化SAR 数据处理,推导出一种新的相似性距离度量公式,所提方法可以直接对极化协方差矩阵C 或极化相干矩阵T 进行处理。该方法能够保持极化信息,有效地抑制相干斑,同时能够更好地保持点目标、纹理结构等,在处理大幅面的极化SAR数据时简单、快速、有效。      

基于差异度的极化SAR相干斑抑制效果评估

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。      

一种新的极化滤波综合性能评估方法

极化合成孔径雷达(SAR)可以获得目标散射的相位信息,这种更加丰富的信息为极化SAR图像相干斑噪声抑制提供了更好的解决方法。通过对几种典型的极化滤波技术的算法实现,基于采样信号波形图、极化特征图和相对标准差,提出了一种新的极化滤波综合性能评估方法。对实测极化SAR数据进行实验验证,结果表明局部统计滤波在图像分辨率的保持、极化信息的保留和相干斑噪声的抑制3个方面都有很好的效果。     

多极化合成孔径雷达数据伪彩色合成处理

本文研究了利用多极化合成孔径雷达(SAR)数据产生极化伪彩色合成图的方法,提出了用M11归一化后得到的Stokes矩阵来产生目标的极化合成孔径雷达伪彩色图的新方法。由于它消除了目标总功率大小对图像色彩的影响,因而可以分析场景回波功率太强或太弱目标与极化特征图具有相同形状的目标。另外,还提出用极化特征图方法求出三种极化组合,使两类目标的回波功率相差达到最大,再合成处理成极化合成孔径雷达伪彩色合成图的方法。     

单发双收SAR 系统通用极化定标算法

单发双收极化SAR 系统只接收两个通道数据,使得极化定标可用的先验信息减少|同时由于这类系统收发极化方式的多样性(包括多种收发极化组合的双极化和简缩极化模式),目前还没有通用的定标算法。对此,该文提出了一种新的通用极化定标算法,可以广泛应用于多种收发极化组合的单发双收SAR 系统。该算法利用常见的三面角、0 二面角与45 二面角作为理想点目标,无需对目标场景和系统作假设,可以直接估计系统的发射端和接收端失真项。该文理论推导了定标算法的求解过程,仿真分析了定标器误差对失真参数估计的影响,通过点目标的定标结果和极化特征图验证了该通用定标算法的有效性。      

多视极化SAR图象相干斑抑制的研究

本文研究多视极化合成孔径雷达(SAR)图象的相干斑抑制,提出多视极化白化滤波(MPWF)法,并进一步将它发展成具有多通道输出的全极化滤波器。本文还定量地分析了MPWF方法抑制相干斑的能力,并在理论上同全功率法、加权法和功率均衡法进行了比较。应用NASA/JPL机载L波段四视全极化SAR数据的试验结果验证了所提方法的有效性和优越性,也说明了MPWF处理能显著地提高SAR图象的分类精度。     

Study on speckle reduction in multi-look polarimetric SAR image

This paper studies the speckle reduction in multi-look polarimetric synthetic aperture radar (SAR) image. A multi-look polarimetric whitening filtering (MPWF) method is presented and extended to form a fully polarimetric filter with multi-channel output. The paper also quantifies the speckle reduction amount achievable by the MPWF, and compares the MPWF with the span, weighting and power equalization methods. Experimental results with the NASA/JPL L-band 4-look polarimetric SAR data verify the effectiveness and superiority of the MPWF, and show that the MPWF is of great advantage for enhancing SAR image classification.     

基于小波变换和马尔可夫随机场的极化SAR图像自动分类

本文提出一种对极化合成孔径雷达(SAR)图像进行自动多分辨率分类的方法。首先利用多视极化白化滤波(MPWF)抑制极化SAR图像的相干斑,得到反映地物辐射特征的纹理SAR图像,然后利用小波变换(WT)提取不同分辨率的纹理信息,在最低分辨率级利用Akaik信息准则(AIC)自动估计图像中的纹理类数,进而在各个分辨率级利用马尔可夫随机场(MRF)模型表征各像素间的空间关联信息,并分别利用最大似然(ML)方法和循环条件模式(ICM)进行自动的模型参数估计和最大后验概率(MAP)分类,最后应用NASA/JPL机载L波段极化SAR数据验证了本文所提分类方法的有效性和优越性。     

The fast fixed-point algorithm for speckle reduction of polarimetric SAR image

In this letter, a simple and efficient method of image speckle reduction for polarimetric SAR is put forward. It is based on the fast fixed-polnt ICA (Independent Component Analysis) algorithm of orthogonal and symmetric matrix. Simulation experiment is carried out to separate speckle noise from the polarimetric SAR images, and it indicates that this algorithm has high convergency speed and stability, the image speckle noise is reduced effectively and the speckle index is low. and the image quality is improved obviously.     

超高分辨率PolSAR图像去噪对极化特征的影响

随着超高分辨率极化合成孔径雷达(PolSAR)图像数据的出现,有必要对PolSAR图像的去噪过程对于极化分解结果的影响进行评测。相干斑去噪过程的实施将对观测场景中的PolSAR图像原有极化属性产生不同程度的影响,这将会导致分解结果出现偏差。以非相干分解模型为评估对象,以喷气推进实验室(JPL)提供的开源机载超高分辨率PolSAR系统数据为实验样本,提出了一种利用绝对相对误差的定量评测方法。评测结果显示：对于超高分辨率图像,相干斑噪声的影响明显变小,分解窗口可相应的缩小为7×7的尺寸。研究结果对于PolSAR图像的后期遥感应用中的参数选择具有重要参考意义。     

Unsupervised segmentation of polarimetric SAR data using thecovariance matrix

A method for unsupervised segmentation of polarimetric synthetic aperture radar (SAR) data into classes of homogeneous microwave polarimetric backscatter characteristics is presented. Classes of polarimetric backscatter are selected on the basis of a multidimensional fuzzy clustering of the logarithm of the parameters composing the polarimetric covariance matrix. The clustering procedure uses both polarimetric amplitude and phase information, is adapted to the presence of image speckle, and does not require an arbitrary weighting of the different polarimetric channels; it also provides a partitioning of each data sample used for clustering into multiple clusters. Given the classes of polarimetric backscatter, the entire image is classified using a maximum a posteriori polarimetric classifier. Four-look polarimetric SAR complex data of lava flows and of sea ice acquired by the NASA/JPL airborne polarimetric radar (AIRSAR) are segmented using this technique     

基于支持向量机的极化SAR图像分类

极化合成孔径雷达可以同时得到地面场景在不同极化组合下的雷达图像,极大地丰富了获取的地物目标信息量。针对极化SAR图像特征提取和目标分类的困难,由4种基本极化组成样本向量,运用基于统计学习理论的支持向量机以及不同的核函数设计分类器,提出了一种新的极化SAR图像分类算法,并对实测极化SAR数据进行分类实验。结果表明,将支持向量机分类器应用于极化SAR图像分类中是可行和有效的,并且通过选择适当的惩罚系数,可以进一步提高分类效果。     

全极化合成孔径雷达多视图像的极化特征分析

该文基于乘性相干斑模型,对全极化合成孔径雷达多视图像的极化特征参数(同极化比、交叉极化比和同极化相位差)进行了分析,利用实际的模拟数据对特征参数的PDF进行了拟合测试,分析了多视极化特征参数的统计特性对极化相干斑抑制算法的影响。利用极化比和相位差的特点,对地物进行分类,所得分类精度与利用最优极化分类法的分类精度具有可比性。     

高分辨力极化SAR图像城市区域车辆目标检测

研究基于高分辨力极化合成孔径雷达(SAR)图像的城市区域车辆目标自动检测方法。城市区域具有复杂的地物,这给在城市区域进行车辆目标检测工作带来困难。首先采用Freeman-Durden分解、极化白化滤波器(PWF)和相似性参数3种方法来提取图像数据的极化信息;在此基础上,采用深度卷积神经网络来对车辆目标和其他地物进行二分类,实现对城市区域车辆目标的检测。基于机载分米级分辨力极化SAR数据的实验结果验证了该方法的有效性,在较低的虚警率下获得较高的检测率。将3种极化特征融合时,能够在虚警率为2.82%时获得95.65%的检测率。