一种极化合成孔径雷达影像的次地表信息增强方法与流程

本发明属于雷达影像技术领域，具体涉及一种极化合成孔径雷达影像的次地表信息增强方法。

背景技术：

合成孔径雷达采用微波作为探测手段，对地表具有一定的探测深度。通常，雷达图像中的像素数值不但包含地表目标表面的雷达回波信息，也包含地表目标一定深度次地表下的雷达回波信息；并且次地表回波强度远小于地表雷达回波强度。

在获取目标区域全极化雷达图像的过程中，雷达传感器需要先后两次发射和接收雷达信号，每次接收形成一个同极化图像和一个交叉极化图像；两次信号发射接收的间隔时间非常短，因此一般被近似为同时发射和接收，并认为两个交叉极化图像包含的信息是相同的。

本方法基于两个交叉极化图像，通过相位参考处理，抑制了地表信息，提高了次地表信息的表达能力。

技术实现要素：

本发明的目的，针对现有技术不足，提供一种基于两个交叉极化图像，通过相位参考处理，抑制了地表信息，提高了次地表信息的表达能力的一种极化合成孔径雷达影像的次地表信息增强方法。

本发明的技术方案是：

包括以下步骤：

步骤一，设定极化合成孔径雷达图像两个交叉极化通道的复数图像分别为：Shv和Svh，针对每一像素点的复数数值分离幅度和相位，相应形成的相位图像分别记录为Phasehv和Phasevh；

步骤二，分别计算相位图像Phasehv和Phasevh的均值，分别记录为Mhv和Mvh，Mhv和Mvh分别为一常数；

每一幅图像都可以认为是一个二维矩阵，有固定的长和宽；图像中的每个像素都有一个具体的位置和像素数值，所谓均值的计算即是将所有像素数值相加，然后除以像素总个数的结果。设图像的长宽分别为M和N，每个像素表达为xi,j，x是其像素数值，下标对(i，j)是像素在图像中的位置，则均值可以表达为

步骤三，逐点计算如果(Phasehv-Mhv)＜0，

则Phasehv＝Phasehv-Mhv+π；

逐点计算，如果(Phasevh-Mvh)＜0，则Phasevh＝Phasevh-Mvh+π；

逐点计算Phasehv和Phasevh差的绝对值，即|Phasevh-Phasehv|记录为φ；

逐点计算，如果φ＞π，则φ＝φ-π，计算的结果记录为R，R即为目标区域次地表信息增强的计算结果；

逐点计算，即针对图像中的每一个像素数值进行具体的数学运算。

本发明的有益效果是：

由于雷达传感器两次发射接收信号的时间间隔非常短，两次的观测几何完全一致，利用这一特性，本方法巧妙的削弱了地表回波信息，通过交叉极化通道图像的相位参考，有效突出了目标区的次地表信息，提高了遥感解译人员对目标性质的认识，有利于提高极化雷达图像分类、分析的精度和准确度。

附图说明

图1是Shv通道实部(左)和虚部(右)图像；

图2 Shv通道幅度(左)和相位(右)图像；

图3 Svh通道实部(左)和虚部(右)图像；

图4 Svh通道幅度(左)和相位(右)图像；

图5对Phasehv的计算结果，仍然记录为Phasehv

图6对Phasevh的计算结果，仍然记录为Phasevh

图7新的计算结果，记录为φ

图8最终计算结果，记录为R。

具体实施方式

下面结合附图与实施例对本发进行进一步的介绍：

包括以下步骤：

步骤一，设定极化合成孔径雷达图像两个交叉极化通道的复数图像分别为：Shv和Svh，针对每一像素点的复数数值分离幅度和相位，相应形成的相位图像分别记录为Phasehv和Phasevh；

步骤二，分别计算相位图像Phasehv和Phasevh的均值，分别记录为Mhv和Mvh，Mhv和Mvh分别为一常数；

每一幅图像都可以认为是一个二维矩阵，有固定的长和宽；图像中的每个像素都有一个具体的位置和像素数值，所谓均值的计算即是将所有像素数值相加，然后除以像素总个数的结果。设图像的长宽分别为M和N，每个像素表达为xi,j，x是其像素数值，下标对(i，j)是像素在图像中的位置，则均值可以表达为

步骤三，逐点计算如果(Phasehv-Mhv)＜0，

则Phasehv＝Phasehv-Mhv+π；

逐点计算，如果(Phasevh-Mvh)＜0，则Phasevh＝Phasevh-Mvh+π；

逐点计算Phasehv和Phasevh差的绝对值，即|Phasevh-Phasehv|记录为φ；

逐点计算，如果φ＞π，则φ＝φ-π，计算的结果记录为R，R即为目标区域次地表信息增强的计算结果；

逐点计算，即针对图像中的每一个像素数值进行具体的数学运算。

实施例

全极化雷达传感器开展对地遥感探测工作时，通常可以同时获得地面同一场景的4幅雷达图像，并分别记录为：Shh、Shv、Svh和Svv，其中Shh和Svv称为同极化图像，而Shv和Svh称为交叉极化图像。

每一个图像都是复图像，所谓复图像，即图像中的每一个像素的数值不是一般意义图像中的实数值，而是复数(复数既可以用实部和虚部表示，也可以用幅度和相位角度来表示，即C＝a+ib＝Ae^iφ，本文计算中用到的是相位)，所以每一景图像由一般意义上的两景图像构成，分别称为实部和虚部图像，也可以表示成一个幅度图像和一个相位图像。

下面应用一实际计算例子来说明算法中每一步计算过程和结果。本实例用到的数据为新疆某地区radarsat-2全极化数据。

1、雷达复图像的幅度相位分离

求图像中每一像素的复数模和相位(标准的数据变换，复数的指数表达方式)，实现幅度和相位分离。

2、分别计算相位图像Phasehv和Phasevh的均值，分别记录为Mhv和Mvh。

将两幅相位图像的像素值各自求和，除以图像的像素总个数，即可以得到各自的均值，这一步也可以通过常规的图像处理工具软件获得，比较简单和方便。

经过计算，两幅相位图像的均值分别为：

Phasehv＝-0.001608和Phasevh＝0.014770

3、逐点计算(何为逐点计算)，如果(Phasehv-Mhv)＜0，则Phasehv＝Phasehv-Mhv+π。

对图2中的相位图像的每一个像素数值按上述公式计算，并用计算结果代替原图像的像素数值。

4、逐点计算(何为逐点计算)，如果(Phasevh-Mvh)＜0，则Phasevh＝Phasevh-Mvh+π。

对图4中的相位图像的每一个像素数值按上述公式计算，并用计算结果代替原图像的像素数值。

5、逐点计算(何为逐点计算)Phasehv和Phasevh差的绝对值，即|Phasevh-Phasehv|记录为φ。

对第3步和第4步的计算结果，应用上式求差的绝对值。

6、逐点计算(何为逐点计算)，如果φ＞π，则φ＝φ-π，计算的结果记录为R，R即为目标区域次地表信息增强的计算结果。

对图7的计算结果应用上式进行计算，结果记录为R，R是最后的增强结果。