[發(fā)明專利]基于商空間粒度計(jì)算的極化合成孔徑雷達(dá)圖像目標(biāo)檢測(cè)方法

無(wú)效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201010541903.2
• 申請(qǐng)日: 2010-11-12
• 公開（公告）號(hào): CN102053248A
• 公開（公告）日: 2011-05-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張臘梅;鄒斌;張鈞萍;賈青超
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G01S13/90
• 分類號(hào): G01S13/90;G01S7/41
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標(biāo)事務(wù)所 23109
• 代理人: 岳泉清

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及遙感領(lǐng)域，具體涉及極化合成孔徑雷達(dá)圖像目標(biāo)檢測(cè)和圖像解譯的技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

極化合成孔徑雷達(dá)可以利用不同極化通道的合成孔徑雷達(dá)復(fù)圖像區(qū)分物體的細(xì)致結(jié)構(gòu)、目標(biāo)指向、幾何形狀以及物質(zhì)組成等參數(shù)，在遙感領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。

人造目標(biāo)分類和檢測(cè)識(shí)別在軍事和民用上都具有重要意義。民用上如尋找和營(yíng)救失事飛機(jī)，對(duì)一些人類難以到達(dá)或自然條件惡劣的地區(qū)針對(duì)特定目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，監(jiān)測(cè)評(píng)估城鎮(zhèn)的發(fā)展等。在軍事應(yīng)用上，人造目標(biāo)的檢測(cè)識(shí)別主要用于國(guó)防預(yù)警方面，對(duì)對(duì)方的軍事偵察以及對(duì)已方的監(jiān)控等。

極化合成孔徑雷達(dá)不但具有全天時(shí)全天候特性和一定的穿透能力，同時(shí)極化合成孔徑雷達(dá)獲取的目標(biāo)精細(xì)特征和幾何特征是人造目標(biāo)分類和檢測(cè)的主要特征，因此極化合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)在區(qū)分人造物體和自然物體方面具有其它遙感手段無(wú)法替代的作用。

隨著極化合成孔徑雷達(dá)系統(tǒng)的推廣，所獲得的全極化數(shù)據(jù)也越來(lái)越豐富。如何對(duì)圖像做出快速而準(zhǔn)確的解譯，如何有效地對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分類或識(shí)別，已成為迫切需要解決的一個(gè)難題。如何對(duì)已有的極化合成孔徑雷達(dá)圖像中的目標(biāo)特性進(jìn)行研究，如何從圖像數(shù)據(jù)中提取出符合應(yīng)用要求的目標(biāo)特征，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的分類與檢測(cè)識(shí)別，已經(jīng)成為能否對(duì)圖像正確解譯的關(guān)鍵步驟。

因此，利用極化信息提取技術(shù)對(duì)合成孔徑雷達(dá)圖像中的典型目標(biāo)進(jìn)行特征提取和檢測(cè)是極化合成孔徑雷達(dá)圖像解譯和應(yīng)用的重點(diǎn)。但現(xiàn)有的極化合成孔徑雷達(dá)人造目標(biāo)的極化特性比較復(fù)雜，所以單一的檢測(cè)方法不能獲得好的結(jié)果，需要新的技術(shù)手段來(lái)彌補(bǔ)此缺陷。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明為了解決現(xiàn)有單一檢測(cè)方法不能夠獲得全面檢測(cè)結(jié)果的缺陷，而提出的基于商空間粒度計(jì)算的極化合成孔徑雷達(dá)圖像目標(biāo)檢測(cè)方法。

步驟一：通過(guò)極化合成孔徑雷達(dá)采集圖像獲得待處理的圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)格式讀入全極化合成孔徑雷達(dá)圖像的數(shù)據(jù)；

步驟二：圖像預(yù)處理：對(duì)全極化合成孔徑雷達(dá)圖像進(jìn)行預(yù)處理；

步驟三：計(jì)算全極化合成孔徑雷達(dá)圖像的不同特征參數(shù)，并進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，得到粗粒度空間：

步驟三A：基于多成散射模型的目標(biāo)檢測(cè)：基于多成散射模型對(duì)全極化合成孔徑雷達(dá)圖像進(jìn)行極化目標(biāo)分解，得到奇次散射、偶次散射、體散射、線散射和螺旋散射五種散射成分的散射能量圖；根據(jù)檢測(cè)目的選取上述五種散射成分的散射能量圖中的一種或幾種，利用閾值分割進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，得到的檢測(cè)結(jié)果作為粗粒度空間([X₁]，[f₁]，[T₁])；

步驟三B：基于相似性參數(shù)的目標(biāo)檢測(cè)：基于極化相似性參數(shù)計(jì)算得到雷達(dá)目標(biāo)與典型目標(biāo)之間的相似性參數(shù)，根據(jù)檢測(cè)目的選取雷達(dá)目標(biāo)與典型目標(biāo)之間的相似性參數(shù)圖，然后利用閾值分割，得到的檢測(cè)結(jié)果作為粗粒度空間([X₂]，[f₂]，[T₂])；

步驟三C：基于極化白化濾波的目標(biāo)檢測(cè)：對(duì)全極化合成孔徑雷達(dá)圖像進(jìn)行極化白化濾波，然后利用閾值分割，得到的檢測(cè)結(jié)果作為粗粒度空間([X₃]，[f₃]，[T₃])；

步驟四：利用商空間理論對(duì)步驟三獲得的三個(gè)粗粒度空間進(jìn)行合成，得到最終的細(xì)粒度空間：

步驟四1：分別對(duì)步驟三獲得的三個(gè)粗粒度空間進(jìn)行比較，將三個(gè)粗粒度空間中屬性相同的論域，根據(jù)論域合成準(zhǔn)則進(jìn)行論域合成，得到合成論域[X′₄]及其合成屬性[f′₄]，從而獲得細(xì)粒度空間([X′₄]，[f′₄]，[T′₄])，將三個(gè)粗粒度空間中的屬性不同的論域設(shè)定為待定區(qū)域C_k；

步驟四2：依據(jù)合成屬性[f′₄]計(jì)算合成論域[X′₄]中目標(biāo)中心和背景中心，再根據(jù)屬性合成準(zhǔn)則，對(duì)待定區(qū)域C_k的屬性進(jìn)行重新劃分，從而獲得細(xì)粒度空間([X″₄]，[f″₄]，[T″₄])；