[發明專利]一種極化SAR圖像的對偶G4U目標分解方法

有效

• 申請號: 201811593988.1
• 申請日: 2018-12-25
• 公開（公告）號: CN109754004B
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發明（設計）人: 李東;張云華
• 申請（專利權）人: 中國科學院國家空間科學中心
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06T7/00
• 代理公司: 北京方安思達知識產權代理有限公司 11472
• 代理人: 陳琳琳;王宇楊

一種極化SAR圖像的對偶G4U目標分解方法，所述方法包括：對于待分解極化SAR圖像，基于G4U放棄的平衡方程，獲得一個對偶G4U分解，獲得對原始G4U分解的有效補充，實現對極化SAR圖像得到目標分解。本發明的目標分解方法通過G4U放棄的平衡方程，獲得一個全新的對偶G4U分解，實現對原始G4U分解性能的有效補充，使得對雷達目標的識別和理解更加精確。

技術領域

本發明涉及極化SAR圖像信息處理領域，特別涉及極化SAR目標分解和基于模型的目標分解領域，具體涉及一種極化SAR圖像的對偶G4U目標分解方法。

背景技術

基于模型的極化分解致力于將未知目標的極化相干矩陣[T]在若干標準散射模型上展開，實現對其識別與分類。其代表工作是Freeman-Durden(A.Freeman andS.L.Durden,“A three-component scattering model for polarimetric SAR data,”IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,vol.36,no.3,pp.963-973,May1998)提出的三分量模型分解和Yamaguchi等(Y.Yamaguchi,T.Moriyama,M.Ishido,andH.Yamada,“Four-component scattering model for polarimetric SAR imagedecomposition,”IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,vol.43,no.8,pp.1699-1706,Aug.2005.)提出的四分量模型分解(簡寫為Y4O)。Y4O將目標相干矩陣[T]分解為表面散射、二面散射、體散射以及螺旋散射的組合，實現了對相干矩陣[T]六個自由度的解釋，但仍有三個自由度未使用，分別對應于T₁₃分量以及T₂₃分量的實部。為了實現對T₂₃分量實部的使用，Yamaguchi等(Y.Yamaguchi,A.Sato,W.-M.Boerner,R.Sato,andH.Yamada,“Four-component scattering power decomposition with rotation ofcoherency matrix,”IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,vol.49,no.6,pp.2251-2258,Jun.2011)在Y4O的基礎上發展出Y4R分解，其通過引入旋轉酉變換，利用去取向操作將T₂₃分量實部置零，實現了對相干矩陣[T]七個自由度的解釋。在Y4R的基礎上，Sato等(A.Sato,Y.Yamaguchi,G.Singh,and S.-E.Park,“Four-component scatteringpower decomposition with extended volume scattering model,”IEEE Geoscienceand Remote Sensing Letters,vol.9,no.2,pp.166-170,Mar.2012)進一步發展出S4R分解，但如同Y4R一樣，T₁₃分量依然無法在S4R中得到有效利用。為了達到這一目的，Singh等(G.Singh,Y.Yamaguchi,and S.-E.Park,“General four-component scattering powerdecomposition with unitary transformation of coherency matrix,”IEEETransactions on Geoscience and Remote Sensing,vol.51,no.5,pp.3014-3022,May2013)在2013年提出了G4U分解，其通過引入另一個酉變換實現了對T₁₃分量的部分解釋，代表著四分量分解的最新水平。