极化SAR相干信息配准与变化检测算法研究

极化合成孔径雷达(极化SAR)相干变化检测分析同一地理位置不同时段的两幅或者多幅极化SAR图像,通过研究图像之间的信息差异来获得此地理位置的变化信息,已经被广泛应用于很多方面,如环境监测、军事情报侦察、城市规划、农作物生长状况分析等。本文围绕极化SAR相干变化检测进行了相关技术的研究,主要工作如下:1.针对相干变化检测图像配准问题,提出了基于目标通道间相干系数的相似性测度衡量方法,该方法对应的曲线锐度较好、抗噪性能强,能够用于准确的图像配准。2.针对相似性测度性能衡量标准问题,引入了相对锐度的新概念以量化两种相似性测度的曲线锐度差异,并从计算时间、锐度、相对锐度三个方面综合分析相似性测度性能。3.针对相干变化检测中相干系数样本选择引起相干性扩散的问题,分析了相干系数样本选择对检测结果的影响方式,建立了基于图像腐蚀原理的检测结果优化算法,能够有效地削弱相干性扩散引起的检测结果扩张。仿真和实测数据验证了上述方法和方案的有效性。仿真结果显示,基于极化SAR通道间相干系数的相似性测度可以用于准确的图像配准,且基于图像腐蚀的相干变化检测算法可以有效地控制相干性扩散问题,提高了检测性能。