極化SAR圖像變化檢測算法研究.pdf

1、合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar，SAR）作為一種全天時、全天候的微波成像系統(tǒng)在民用和軍用方面都發(fā)揮著重要的作用。相比于單極化SAR，極化SAR通過不同的天線收發(fā)組合形式獲取的反映目標特性描述的信息量更大，而且能更加完整準確地揭示目標的散射機理，為充分發(fā)掘圖像中的目標信息，提高分割、分類、目標檢測與識別性能提供了數(shù)據(jù)支持與保障。變化檢測技術作為極化SAR圖像處理領域的一個重要分支，在災情估計、土地利用分析、

2、搜尋救援以及打擊效果評估等方面發(fā)揮著舉足輕重的作用。
　　本文在研究了極化SAR圖像處理的基本理論的基礎上，利用不同的變化檢測特征給出了三種變化檢測算法。前兩種算法都以加權極化差異度作為變化檢測特征量，其主要區(qū)別在于加權系數(shù)的選取，一種方法是給予所有像素點相同的加權系數(shù)，而另外一種方法是給予像素點不同的加權系數(shù)，即聯(lián)合加權極化差異度變化檢測算法。除此之外，本文還從極化狀態(tài)提取入手，給出了一種基于極化狀態(tài)提取的極化SAR圖像變化檢測

3、算法，該算法通過選擇一種最優(yōu)極化狀態(tài)使得不同時相的相同目標的幾何散射特性更加一致，以此獲得更好的變化檢測效果。利用美國UAVSAR系統(tǒng)采集的多視全極化SAR實測數(shù)據(jù)對各算法進行了驗證，并對實驗結果進行了比較分析。
　　在不同的應用背景下，人們關注的感興趣目標是不同的，而人造目標（如飛機、艦船等）往往是關注的焦點。本文最后針對極化SAR圖像人造目標進行了初步的研究，首先給出了一種改進的人造目標提取算法，在改進算法中引入了極化對比增強