基于随机散射相似性的全极化合成孔径雷达图像分类方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像分类领域，特别涉及一种基于随机散射相似性的全极化合成孔径 雷达图像分类方法。
【背景技术】
[0002] 利用电磁波远距离照射目标W获取其散射信息，是当代遥感科学和地球科学的研 究重点。电磁波与目标相互作用的过程就是目标对电磁波进行幅度、相位和极化调制的过 程，电磁波的极化特征使我们可获得关于目标的更多信息。通过测量入射波和散射波电场 矢量或Stokes矢量间的变换关系，我们可获得目标散射矩阵（单目标情况下）或相干矩阵 (分布目标情况下），通过对该些矩阵进行分析和处理，我们即可反演出目标的物理散射机 制和几何结构信息。
[0003] -个常用的反演方法就是将散射矩阵或相干矩阵进行极化分解，该一概念由 Huynen于 1970年首次提出（参见参考文献 1 ;"J. R. Huynen,"化enomenological Theory of Radar Targets, "Ph. D. Dissertation, Tech. Univ. Delft, Delft, The Netherland, 1970'，）， 引领了该领域40多年的蓬勃发展。此外，基于散射相似性的目标识别和分类方法也受 到了广泛应用和关注。Yang等首先定义了两个单目标散射矩阵间的相似性（参见参 考文献 2 J. Yang, Y. N. Peng, and S. M. Lin, "Similarity between two scattering matrices, "Elec1:;ron. Lett. ,vol.37, no. 3, pp. 193 - 194,化13. 2001")。Chen 等将该 参数进行拓展，W描述分布目标与标准单目标散射体间的相似性（参见参考文献3: "Q. Chen, Y. M. Jiang, L. J. Zhao, and G. Y. Kuang, "Polarimetric scattering similarity between a random scatterer and a canonical scatterer, "IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. , vol. 7, no. 4, pp. 866 - 869, Oct. 2010")。利用该参数，Qien 等设计了一个目标分类 算法：首先计算目标与标准表面散射、二面散射W及45°旋转的二面散射间的散射相似性 参数，然后利用H个参数构建伪彩色RGB图实现对目标的简单分类。相比于基于极化分解 的分类方案，该方法计算效率高，但不足之处在于对体散射的描述过于理想。化en等利用 45°旋转的标准二面散射来表征体散射，但体散射通常是由拥挤的建筑群或森林区域的各 种随机散射叠加而成，为一个分布目标，无法用单目标来表示。因此一个可行的改进方向就 是利用标准分布体散射代替旋转的二面散射，但化en等提出的散射相似性参数无法描述 两个分布目标间的相似性。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于克服现有技术中的图像分类方法中所采用的散射相似性参数 无法描述两个分布目标间的相似性的问题，从而提供分类效果良好的全极化合成孔径雷达 图像分类方法。
[0005] 为了实现上述目的，本发明提供了一种基于随机散射相似性的全极化合成孔径雷 达图像分类方法，包括：
[0006] 根据待分类的图像的目标相干矩阵为待分类图像计算目标与标准散射体间的随 机散射相似性参数，根据所述随机散射相似性参数为待分类图像生成分类图并输出。
[0007] 上述技术方案中，所述标准散射体包括标准表面散射、标准二面散射与标准体散 射；该方法包括W下步骤：
[0008] 步骤1)、读入待分类图像的目标相干矩阵，并进行去取向处理；
[000引步骤。、由步骤1)所得到的去取向处理后的待分类图像的目标相干矩阵，结合标 准表面散射相干矩阵和二面散射相干矩阵，计算目标与标准表面散射及二面散射间的相似 性参数RSs和RS d;
[0010] 步骤3)、由步骤1)所得到的去取向处理后的待分类图像的目标相干矩阵，结合已 有的H种标准体散射模型，计算目标与H种不同标准体散射模型间的相似性参数，选择其 中最优值作为目标与体散射间的相似性参数RSy;
[0011] 步骤4)、基于参数RS,、RSd和RS V为待分类图像构建伪彩色分类图，所述伪彩色分 类图作为最终分类结果输出。
[0012] 上述技术方案中，所述步骤1)具体包括；对待分类图像中每一个像素位置的目标 相干矩阵做去取向操作；其中，
[0013] 若原始的目标相干矩阵T为：
[0014]
【主权项】
1. 一种基于随机散射相似性的全极化合成孔径雷达图像分类方法，包括： 根据待分类的图像的目标相干矩阵为待分类图像计算目标与标准散射体间的随机散 射相似性参数，根据所述随机散射相似性参数为待分类图像生成分类图并输出。
2. 根据权利要求1所述的一种基于随机散射相似性的全极化合成孔径雷达图像分类 方法，其特征在于，所述标准散射体包括标准表面散射、标准二面散射与标准体散射；该方 法包括以下步骤： 步骤1)、读入待分类图像的目标相干矩阵，并进行去取向处理； 步骤2)、由步骤1)所得到的去取向处理后的待分类图像的目标相干矩阵，结合标准表 面散射相干矩阵和二面散射相干矩阵，计算目标与标准表面散射及二面散射间的相似性参 数RSs和RSd; 步骤3)、由步骤1)所得到的去取向处理后的待分类图像的目标相干矩阵，结合已有的 三种标准体散射模型，计算目标与三种不同标准体散射模型间的相似性参数，选择其中最 优值作为目标与体散射间的相似性参数RSV; 步骤4)、基于参数RSs、RSd和RSv为待分类图像构建伪彩色分类图，所述伪彩色分类图 作为最终分类结果输出。
3. 根据权利要求2所述的一种基于随机散射相似性的全极化合成孔径雷达图像分类 方法，其特征在于，所述步骤1)具体包括：对待分类图像中每一个像素位置的目标相干矩 阵做去取向操作；其中， 若原始的目标相干矩阵T为：
取向角P通过下式估计：
则去取向后的目标相干矩阵T'
表示为：
4. 根据权利要求3所述的一种基于随机散射相似性的全极化合成孔径雷达图像分类 方法，其特征在于，在步骤2)中，目标与标准表面散射及二面散射间的相似性参数RSjPRSd 的计算公式为：
其中，T。,为标准表面散射相干矩阵，T&为二面散射相干矩阵，分别表示为：
5. 根据权利要求3所述的一种基于随机散射相似性的全极化合成孔径雷达图像分类 方法，其特征在于，所述步骤3)进一步包括： 步骤3-1)、计算目标与三种不同标准体散射模型间的相似性参数；其中，所述三种标 准体散射模型的表达式如下：
目标与三种标准体散射间的相似性参数RSvl、RSvjPRSv3的表达式如下：
步骤3-2)、计算判据参数tol: 11t
<t< \J- y ? 9 步骤3-3)、根据步骤3-2)所得到的判据参数，从RSvl、RSV#PRSv3中选取最优值作为RSV：
6. 根据权利要求2所述的一种基于随机散射相似性的全极化合成孔径雷达图像分类 方法，其特征在于，所述的步骤4)进一步包括：在待分类图像的任意一个像素位置，将之前 步骤计算得到的RSd、RSJPRS3分别作为该像素的红色、绿色和蓝色分量，从而得到伪彩色 分类图。
【专利摘要】本发明涉及一种基于随机散射相似性的全极化合成孔径雷达图像分类方法，包括：根据待分类的图像的目标相干矩阵为待分类图像计算目标与标准散射体间的随机散射相似性参数，根据所述随机散射相似性参数为待分类图像生成分类图并输出。本发明提出的随机散射相似性参数可用于任意两个散射体间的相似性计算，采用该随机散射相似性参数的全极化合成孔径雷达图像分类方法具有良好的目标区分性能。
【IPC分类】G06K9-62
【公开号】CN104616024
【申请号】CN201510080989
【发明人】李 东, 张云华
【申请人】中国科学院空间科学与应用研究中心
【公开日】2015年5月13日
【申请日】2015年2月13日