極化SAR圖像超分辨算法的研究.pdf

1、由于極化SAR(PolSAR)可以利用不同的極化通道（例如HH，VV，HV和VH）提供同一場(chǎng)景的極化特性，所以PolSAR在遙感研究領(lǐng)域變得越來越重要。然而，受信號(hào)帶寬和天線尺寸的限制，PolSAR圖像的分辨率不能和光學(xué)遙感圖像相比較。因此，PolSAR圖像的超分辨處理對(duì)于后續(xù)的PolSAR圖像的應(yīng)用（如圖像解譯和目標(biāo)識(shí)別）是非常必要的。
　　傳統(tǒng)的PolSAR圖像的超分辨處理方法可能會(huì)提高圖像的分辨率。然而，在處理過程中，原始圖

2、像當(dāng)中所包含的相位信息和極化信息會(huì)被丟失。通常在一幅極化圖像當(dāng)中，每一個(gè)分辨單元包含了幾種不同的散射機(jī)理。如果知道這些散射機(jī)理在一個(gè)分辨單元內(nèi)是如何分布的，那么圖像的細(xì)節(jié)信息可以被增強(qiáng)，這也就意味著圖像的分辨率得到了提高。本為提出了一種新的PolSAR圖像超分辨處理過程，在這一處理過程中聯(lián)合考慮了極化目標(biāo)分解技術(shù)和極化空間相關(guān)性。所提出的方法具有保留相位信息和保持散射體的全極化散射特性的能力。
　　所提出的方法分兩步進(jìn)行。第一步，

3、通過目標(biāo)分解技術(shù)獲得不同的散射成分。第二步，分別利用四象元像素超分辨算法(SRQP)和極化空間相關(guān)性超分辨算法(SRPSC)確定同一分辨單元內(nèi)的不同散射成分的分布。在通常的遙感圖像中，相鄰的像素很有可能具有相同的散射機(jī)理。在SRQP中，亞象元被認(rèn)為是它們的四象元像素的加權(quán)線性合成。事實(shí)上，PolSAR圖像中的相鄰像素之間具有較強(qiáng)的空間相關(guān)性。SRPSC充分利用了這種極化空間相關(guān)的性質(zhì)，把不同的散射機(jī)理分配到同一分辨單元的不同部分。SRQ