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极化SAR图像目标检测方法研究

作　者: 秦先祥
导　师: 邹焕新
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 极化合成孔径雷达极化白化滤波扇形子窗 Freeman目标分解恒虚警率统计建模
分类号: TN957.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种具备全天时全天候的主动式微波成像传感器,已经成为当今世界各国获取重要信息不可或缺的手段之一。具有多极化测量能力的极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, POLSAR)更是因为其更强大的信息获取能力而备受世界各国的关注和青睐。随着POLSAR理论的不断发展以及POLSAR数据不断丰富,使得对POLSAR图像解译工作的开展成为可能而且迫切。本文以POLSAR图像解译中的目标检测方法为研究点进行了相关内容的研究,具体内容包括以下几方面:首先对极化SAR的基本理论进行了较为详细地阐述,包括电磁波的极化表征、目标的极化散射特性的表征以及极化合成与极化特征图。接着介绍了几种标准极化检测器,运用数据仿真和蒙特卡洛方法对各个标准极化检测器的检测性能进行了评估比较。接着针对极化白化滤波器PWF在参数估计上存在的问题,先后提出两种改进的方法:(1)在引入图像均匀度因子并设计扇形子窗的基础上,提出了基于二者的杂波样本数据区域选取改进PWF的方法;(2)在引入非相干目标分解样本数据选取方法的基础上,提出了基于目标Freeman分解的杂波样本选取的改进PWF方法。通过实验以及仿真数据分析了两种改进PWF方法的有效性,方法有效地减少了杂波异质成分对参数估计的影响。最后,针对传统的对极化融合图像运用2P-CFAR检测目标的方法存在着模型失配的问题,探索性地提出了一种基于样本数据分割抽样与局部建模相结合的参量建模方法,运用理论分析与实验相结合的方法分析了方法的有效性。运用基于所建模型的改进CFAR方法检测目标,得到了良好的检测结果。

全文目录

摘要  9-10
ABSTRACT  10-11
第一章绪论  11-18
  1.1 研究背景与意义  11-12
  1.2 研究现状与发展趋势  12-15
    1.2.1 极化雷达理论发展现状  12-14
    1.2.2 极化SAR 目标检测方法研究现状和趋势  14-15
  1.3 主要内容及结构安排  15-18
第二章极化SAR 的基本理论.  18-30
  2.1 电磁波的极化表征  18-21
    2.1.1 极化椭圆  18-19
    2.1.2 Jones 矢量  19-20
    2.1.3 Stokes 矢量和Poincare 球  20-21
  2.2 目标的极化散射特性表征  21-26
    2.2.1 Sinclair 散射矩阵  21-22
    2.2.2 Muller 矩阵  22-23
    2.2.3 Kennaugh 矩阵  23-24
    2.2.4 协方差矩阵和相干矩阵  24-26
  2.3 极化合成与极化特征图  26-29
    2.3.1 极化合成  26
    2.3.2 极化特征图  26-29
  2.4 小结  29-30
第三章极化SAR 图像目标检测器  30-58
  3.1 传统极化SAR 图像目标检测器  30-39
    3.1.1 最优极化检测器（OPD）  30-31
    3.1.2 极化白化滤波器(PWF)  31-32
    3.1.3 其他极化检测器  32
    3.1.4 极化检测器的检测性能评估  32-39
  3.2 基于扇形子窗设计与图像均匀度分析的改进PWF  39-51
    3.2.1 图像均匀性描述  39-41
    3.2.2 扇形子窗的设计  41-44
    3.2.3 基于扇形窗和均匀度分析的改进PWF 方法及其性能分析  44-51
  3.3 基于极化目标分解杂波样本选取的改进PWF  51-57
    3.3.1 Freeman 分解方法  52-53
    3.3.2 基于Freeman 目标分解的样本数据选取方法及其改进  53-54
    3.3.3 基于极化目标分解杂波样本选取的改进PWF 方法及其性能分析44?  54-57
  3.4 小结  57-58
第四章极化SAR 融合图像的目标检测方法  58-77
  4.1 极化SAR 图像杂波统计模型  58-63
    4.1.1 典型单极化SAR 图像杂波统计模型  58-62
    4.1.2 典型极化SAR 图像杂波统计模型  62-63
  4.2 恒虚警率（CFAR）检测方法  63-68
    4.2.1 CFAR 方法  63-65
    4.2.2 背景杂波统计建模方法  65-66
    4.2.3 不同背景统计分布模型下的CFAR 检测方法  66-68
  4.3 极化SAR 融合数据统计模型建模  68-73
    4.3.1 传统极化融合图像目标检测方法的不足  68
    4.3.2 融合图像杂波数据建模方法  68-70
    4.3.3 基于PWF 融合极化数据杂波统计建模实验结果  70-73
  4.4 改进CFAR 方法目标检测结果及其性能分析  73-76
    4.4.1 改进CFAR 方法目标检测结果  73-74
    4.4.2 改进CFAR 方法目标检测性能分析  74-76
  4.5 小结  76-77
第五章结束语  77-79
  5.1 本文的主要成果  77
  5.2 下一步工作展望  77-79
致谢  79-80
参考文献  80-85
作者在学期间取得的学术成果  85

极化SAR图像目标检测方法研究

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