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极化合成孔径雷达(极化SAR)可在不同的收发极化组合状态下实现对地成像,能够获取比传统单极化SAR更加丰富的目标极化散射信息。相干变化检测(CCD)利用不同时期的两幅或多幅极化SAR图像提供的不同极化收发组合下同一地理位置的地物信息,实现地物性状变化信息和目标进入或离去的自动检测。极化SAR相干变化检测在灾害评估、社会经济发展以及军事等领域都有着广泛的应用前景。本论文研究了极化SAR相干变化检测的图像配准、微弱目标检测、检测后目标的进入和离去自动判别等问题,主要工作如下:1、针对相干变化检测的实现条件问题,根据相干变化对两幅极化图像相干性的要求,导出了参考数据和目标检测极化数据录取过程中载机平台飞行的几何约束条件。2、针对相干变化检测中的两幅图像匹配问题,提出了一种基于极化矢量幅值和相位综合互信息的相似测度配准方法,能够改善图像配准精度。3、通过对相干系数分布模型中未知参数最佳逼近参数估计,建立了精确的相干系数概率分布模型。4、针对低信噪比条件下相干变化检测问题,提出了一种基于检测概率的纽曼-皮尔逊准则的相干变化检测改进算法,能够有效增强低信噪比情况下检测算法的稳健性。5、针对目标的进入或离去的自动判别问题,引入了基于SAR图像特性的自相干系数的判别方法,比现有方法具有更加稳健和准确的判别效果。