专利汇可以提供基于相对极化全变差的极化SAR影像相干斑抑制方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种基于相对极化全变差的极化SAR影像相干斑抑制方法,通过对极化SAR影像的极化相干矩阵分离为主对 角 线元素和非对角线元素,应用窗口卷积局部全变差和全局全变差更新主对角线元素,由原非对角线元素和更新后的主对角线元素重构极化相干矩阵,利用相邻像元上的极化相干矩阵比值和更新前后的极化相干矩阵距离,获得须保留极化特征的像元 位置 。本发明仅对不属于上述像元位置的极化相干矩阵的主对角线元素进行相干斑抑制,解决了现有极化SAR相干斑抑制中不能很好地将极化SAR影像的结构信息和散射特性两者相结合进行相干斑抑制的问题,使得极化SAR的相干斑抑制在结构信息和散射特性两方面都得到保持。,下面是基于相对极化全变差的极化SAR影像相干斑抑制方法专利的具体信息内容。
1.基于相对极化全变差的极化SAR影像相干斑抑制方法,其特征在于:对极化SAR影像进行相对极化全变差的相干斑抑制,包括如下步骤:
步骤1,对极化SAR影像进行相干斑抑制,对极化SAR数据的极化相干矩阵进行分离,分为主对角线元素和非对角线元素两部分;
步骤2,针对主对角线元素进行相干斑抑制,应用窗口卷积全变差和整幅影像全变差更新主对角线元素;
步骤3,重构极化相干矩阵,通过计算获得相邻像元间的矩阵比值Ratioi,j和更新前后(k)
的极化相干矩阵距离D ,计算保留极化特征的行列号:
依据 和 获得行号I=I1I I2(i1∈I1,i2∈I2)和列号J=J1I J2(j1
∈J1,j2∈J2);
步骤4,计算更新后的主对角线元素的相对全变差。
2.根据权利要求1所述的基于相对极化全变差的极化SAR影像相干斑抑制方法,其特征在于:所述步骤1包括如下步骤:
步骤1.1,使用极化SAR处理软件从极化SAR数据中读取获得极化SAR数据的极化相干矩阵;
步骤1.2,将极化相干矩阵T表示为:
其中,SHH表示H向发射和H向接收的回波数据,SHV表示H向发射和V向接收的回波数据,SVV表示V向发射和V向接收的回波数据,*表示复共轭转置, 和2|SHV|2分别表示极化相干矩阵T的T11,T22和T33;
步骤1.3,将极化相干矩阵T分离为3个主对角线元素和6个非对角线元素。
3.根据权利要求1所述的基于相对极化全变差的极化SAR影像相干斑抑制方法,其特征在于:所述步骤2包括如下步骤:
步骤2.1,计算主对角线元素在水平和垂直方向的一阶导数Lx和Ly,计算权重步骤2.2,计算主对角线元素以[1,round(5σ)]的窗口用高斯低通滤波进行二次卷积运算,令σ=0.5,对卷积运算后得到的主对角线元素分别求得水平和垂直方向上求一阶导数Dx和Dy,分别计算权重 和 从而得到水平和垂直方向上的权重Wx=
W1·W2,x和Wy=W1·W2,y;
步骤2.3,计算主对角线元素的初始最小值 和 最小化方程为
其中,u代表T3原主对角线元素; 是u的梯度,λ是拉格朗日乘子;
由此得到了更新后的 主对角线元素 和 Dx和Dy分别是窗口内水平垂直
方向的全变差,Lx和Ly分别水平和垂直方向的全变差。
4.根据权利要求3所述的基于相对极化全变差的极化SAR影像相干斑抑制方法,其特征在于:所述步骤2.3中,λ是拉格朗日乘子,其最优取值0.002。
5.根据权利要求1所述的基于相对极化全变差的极化SAR影像相干斑抑制方法,其特征在于:所述步骤3包括如下步骤:
步骤3.1,利用步骤2中获得的更新后的主对角线元素和非对角线元素重构极化相干矩阵T;
步骤3.2,计算相邻像元间的矩阵比值Ratioi,j:
其中,T′3,x和T′3,y分别是水平和垂直方向上的一阶导数,conj(·)表示求矩阵的复共轭转置;
步骤3.3,计算更新前后的极化相干矩阵距离D(k):
其中,inv(·)表示求逆矩阵,trace(·)表示求矩阵的迹,|·|表示求矩阵对应行列式的值,k表示迭代次数;
步骤3.4,求满足 和 的行号I=I1I I2(i1∈I1,i2∈I2)和列号J=
J1I J2(j1∈J1,j2∈J2)。
6.根据权利要求1所述的基于相对极化全变差的极化SAR影像相干斑抑制方法,其特征在于:所述步骤4包括如下步骤:
步骤4.1,获得不参与更新的主对角线元素:T(m,m,i,j)=0(m∈{1,2,3});
步骤4.2,计算参与更新的主对角线元素相对全变差,求解主对角线元素 和步骤4.3,根据更新前后的 和 计算极化距离公式,公式如下:
其中,inv(·)表示求逆矩阵,trace(·)表示求矩阵的迹,k表示迭代次数。
步骤4.4,依据 和 获的不参与更新的像元行号I=I1I I2(i1∈I1,
i2∈I2)和列号J=J1I J2(j1∈J1,j2∈J2)。
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