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公开(公告)号：CN103197304B
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201310138052.0
申请日：2013-04-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 基于非反射对称散射分量提取的PolSAR图像两层目标分解方法，属于微波遥感领域，解决现有基于散射模型的目标分解方法不能区分森林和有一定旋转角度的建筑物的局限性问题。获取PolSAR图像数据：将散射矩阵矢量化并形成常规散射矢量；根据常规散射矢量计算极化散射协方差矩阵；将极化散射协方差矩阵分解为反射对称散射成分和非反射对称散射成分；对获得的反射对称散射成分和非反射对称散射成分进行再分解；将获得的平行二面角散射与旋转二面角散射的能量进行求和；合成RGB伪彩色图，通过区分不同颜色对建筑物区域和森林区域进行区分。本发明可以广泛应用于雷达遥感图像分解领域。
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公开(公告)号：CN101344587A
公开(公告)日：2009-01-14
申请号：CN200810136931.9
申请日：2008-08-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 用于极化合成孔径雷达图像的多成分分解方法，它涉及的是极化合成孔径雷达图像目标分解、图像分析的技术领域。它解决了现有的目标分解方法不能全面考虑所有基本散射类型的不足，它的步骤为：对全极化合成孔径雷达图像进行预处理，并得到其协方差矩阵；将地物散射的协方差矩阵分解为基本的五种散射类型，并根据协方差矩阵对应元素相等的关系，分别求出各个散射类型的加权系数；根据加权系数求出各个散射类型的散射功率，得到各个散射类型的分解结果，完成多成分分解。它全面考虑了地物的散射特性，能够更真实的反应地物的散射情况，可以更准确的描述极化合成孔径雷达图像中目标的散射特性，为后续的目标检测和分类提供更准确的信息。
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公开(公告)号：CN102253377A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110102633.X
申请日：2011-04-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于特征值分析的极化干涉合成孔径雷达目标检测方法，本发明涉及一种极化干涉合成孔径雷达目标检测方法，以解决传统全极化与单极化合成孔径雷达无法实现较强自然地物杂波背景下地物的检测与识别问题。方法：根据图像数据格式读入极化干涉合成孔径雷达图像的数据；对极化干涉合成孔径雷达图像进行预处理；利用两组极化散射矢量得到简化极化干涉相干矩阵并求解矩阵的特征值，利用相似对角化及Jordan标准型对矩阵进行简化得到优化的散射矢量基相干系数；选取不同样本分析特征值及相干系数的统计特性；利用得到的统计特性构造目标检测器进行感兴趣目标检测得到结果。本发明用于极化干涉合成孔径雷达目标检测。
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公开(公告)号：CN101344587B
公开(公告)日：2011-08-17
申请号：CN200810136931.9
申请日：2008-08-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 用于极化合成孔径雷达图像的多成分分解方法，它涉及的是极化合成孔径雷达图像目标分解、图像分析的技术领域。它解决了现有的目标分解方法不能全面考虑所有基本散射类型的不足，它的步骤为：对全极化合成孔径雷达图像进行预处理，并得到其协方差矩阵；将地物散射的协方差矩阵分解为基本的五种散射类型，并根据协方差矩阵对应元素相等的关系，分别求出各个散射类型的加权系数；根据加权系数求出各个散射类型的散射功率，得到各个散射类型的分解结果，完成多成分分解。它全面考虑了地物的散射特性，能够更真实的反应地物的散射情况，可以更准确的描述极化合成孔径雷达图像中目标的散射特性，为后续的目标检测和分类提供更准确的信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101408621B
公开(公告)日：2011-12-28
申请号：CN200810209572.5
申请日：2008-11-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于极化合成孔径雷达图像的超分辨方法，它涉及雷达图像处理领域。它为解决传统的极化合成孔径雷达图像超分辨算法不能保留相位信息和散射体的全极化散射特性的不足而提出的。本方法由以下步骤实现；1. 读入雷达图像数据；2. 预处理得到不同散射成分；3. 构成初始的高分辨图像；4.得各个散射成分的第n次获得的超分辨图像；5. 均方根误差计算；6.判断是否满足迭代终止条件，如不满足，返回执行步骤四，否则获得最终图像。它不但能提高图像的分辨率，还能完全保留图像的极化散射特性和相位信息。
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公开(公告)号：CN101419284A
公开(公告)日：2009-04-29
申请号：CN200810136889.0
申请日：2008-08-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 由森林覆盖下目标参数反演模型获得人造目标信息的方法，属于微波遥感领域。它解决了现有的PolInSAR图象参数反演只能获得自然场景目标信息，而不能获得人造目标相关信息的问题。本发明通过对PolInSAR图象数据经过极化干涉相位相干最优化处理之后可以得到最优化相干系数，利用这些已知数据建立森林覆盖下人造目标的散射模型，并通过所述模型获得输入的PolInSAR图像数据中的植被高度、消光系数、与地形有关的相位、人造目标高度及目标体幅度比等自然目标信息和人造目标信息相关参数。本发明所获得的信息能够对研究区域的进一步分析提供基础数据。本发明扩大了PolInSAR技术的应用范围，能够应用于森林生态参数检测和人造目标检测等领域。
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公开(公告)号：CN103197304A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310138052.0
申请日：2013-04-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 基于非反射对称散射分量提取的PolSAR图像两层目标分解方法，属于微波遥感领域，解决现有基于散射模型的目标分解方法不能区分森林和有一定旋转角度的建筑物的局限性问题。获取PolSAR图像数据：将散射矩阵矢量化并形成常规散射矢量；根据常规散射矢量计算极化散射协方差矩阵；将极化散射协方差矩阵分解为反射对称散射成分和非反射对称散射成分；对获得的反射对称散射成分和非反射对称散射成分进行再分解；将获得的平行二面角散射与旋转二面角散射的能量进行求和；合成RGB伪彩色图，通过区分不同颜色对建筑物区域和森林区域进行区分。本发明可以广泛应用于雷达遥感图像分解领域。
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公开(公告)号：CN102253377B
公开(公告)日：2012-11-21
申请号：CN201110102633.X
申请日：2011-04-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于特征值分析的极化干涉合成孔径雷达目标检测方法，本发明涉及一种极化干涉合成孔径雷达目标检测方法，以解决传统全极化与单极化合成孔径雷达无法实现较强自然地物杂波背景下地物的检测与识别问题。方法：根据图像数据格式读入极化干涉合成孔径雷达图像的数据；对极化干涉合成孔径雷达图像进行预处理；利用两组极化散射矢量得到简化极化干涉相干矩阵并求解矩阵的特征值，利用相似对角化及Jordan标准型对矩阵进行简化得到优化的散射矢量基相干系数；选取不同样本分析特征值及相干系数的统计特性；利用得到的统计特性构造目标检测器进行感兴趣目标检测得到结果。本发明用于极化干涉合成孔径雷达目标检测。
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公开(公告)号：CN101408621A
公开(公告)日：2009-04-15
申请号：CN200810209572.5
申请日：2008-11-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于极化合成孔径雷达图像的超分辨方法，它涉及雷达图像处理领域。它为解决传统的极化合成孔径雷达图像超分辨算法不能保留相位信息和散射体的全极化散射特性的不足而提出的。本方法由以下步骤实现；1.读入雷达图像数据；2.预处理，得到不同散射成分；3.构成初始的高分辨图像；4.得各个散射成分的第n次获得的超分辨图像；5.均方根误差计算；6.判断是否满足迭代终止条件，如不满足，返回执行步骤四，否则获得最终图像。它不但能提高图像的分辨率，还能完全保留图像的极化散射特性和相位信息。
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