一种基于模型的极化分解方法、分解装置以及存储介质

1.本技术实施例涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于模型的极化分解方法、分解装置以及存储介质。


背景技术：

2.现有的极化合成孔径雷达(polsar，极化sar)是一种先进的对地观测合成孔径雷达系统(sar)。与传统sar相比，极化sar极大地提高了对地面目标散射信息的获取能力，是现代sar发展的重要方向之一。随着人们对极化sar理论理解的逐步深入以及sar技术的不断发展，极化sar技术在最近几十年取得了突飞猛进的发展。极化sar在土地覆盖分类、地物参数反演、目标识别、地形测绘、城市变化监测、海洋监测等众多领域正取得日益广泛而深入的应用。极化sar应用的一个基本前提是对目标的极化特性进行分析。目标极化分解是一种重要的、常用的目标极化特性分析技术。其中，基于模型的非相干目标极化分解由于操作简单、物理意义明确成为了目标极化分解的重要分支。近些年，基于模型的非相干目标极化分解引起了广泛关注，吸引了大批研究人员的注意力，已经成为目标极化分解和极化sar领域的研究热点、难点。
3.现有基于模型非相干目标极化分解方法分解之后，会以下缺点：1、像素总是出现负功率，意味着目标散射回波功率是负数，散射模型不合理，分解方法有偏差；2、无法量化体散射分量对交叉极化分量的贡献。基于模型非相干目标极化分解出现负功率像素的原因是1)目标不满足反射对称性，水平极化和垂直极化的散射存在耦合；2)基于模型极化分解属于非相干分解，分解之前需要进行多视或者滤波，导致无法区分或者量化交叉极化分量的贡献来源。
4.基于模型极化目标分解(model-based target decomposition，mtd)由于目标散射时对极化电磁波存在变极化作用，造成目标散射矩阵元素在传统的水平-水平极化(hh)、垂直-垂直极化(vv)散射系数与水平-垂直极化(hv)散射系数存在耦合，处理时又未加以区分，难以区分交叉极化分量的贡献来源，从而使mtd的体散射分量过高估计。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供了一种基于模型的极化分解方法、分解装置以及存储介质，解决了极化散射矩阵中同极化、交叉极化的耦合、体散射功率过高估计的问题。
6.本技术实施例提供了一种基于模型的极化分解方法，包括：
7.获取图像的当前全极化数据；
8.基于所述当前全极化数据所对应的多个角度对所述当前全极化数据进行补偿，得到目标全极化数据；
9.根据所述当前全极化数据以及所述目标全极化数据得到交叉极化分量比；
10.根据所述交叉极化分量比确定所述目标全极化数据的散射情况；
11.根据所述散射情况将所述目标全极化数据分解为散射极化数据。
12.进一步的，所述获取图像的当前全极化数据包括：
13.将输入的所述当前全极化数据转换为相干矩阵：其中，所述t
11
、所述t
12
、所述t
13
、所述t
21
、所述t
22
、所述t
23
、所述t
31
、所述t
32
以及所述t
33
为所述当前全极化数据的相干矩阵元素。
14.进一步的，所述多个角度包括：定向角、椭圆率角和相位角；
15.所述基于所述当前全极化数据所对应的多个角度对所述当前全极化数据进行补偿前，所述方法还包括：
16.根据公式：
17.以及得到定向角初始值ψ0、椭圆率角初始值τ0和相位角初始值θ0；其中，tan-1
是四象限的反正切函数，re、im分别表示对复数取实部、虚部。
18.进一步的，所述基于所述当前全极化数据所对应的多个角度对所述当前全极化数据进行补偿，得到目标全极化数据包括：
19.分别在所述定向角初始值ψ0、所述椭圆率角初始值τ0以及所述相位角初始值θ0所对应的预设初始值范围内，遍历循环选取定向角ψ、椭圆率角τ和相位角θ，并将所述定向角ψ、所述椭圆率角τ和所述相位角θ输入公式:
[0020][0021]
对所述当前全极化数据进行补偿；
[0022]
将补偿后的全极化数据根据公式：
[0023]
得到相干矩阵元素和i；
[0024]
若所述i小于预设元素和阈值im，则将所述定向角ψ、所述椭圆率角τ和所述相位角θ设为目标定向角ψm、目标椭圆率角τm和目标相位角θm并根据所述目标定向角ψm、所述目标椭圆率角τm和所述目标相位角θm得到目标相干矩阵tm，直至遍历循环结束将所述目标相干矩阵tm设为补偿后的相干矩阵并将所述补偿后的相干矩阵作为所述目标全极化数据。
[0025]
进一步的，所述根据所述当前全极化数据以及所述目标全极化数据得到交叉极化分量比包括：
[0026]
根据公式得到交叉极化分量比p；其中，所述为所述目标全极化数据的相干矩阵元素，所述t
33
为所述当前全极化数据的相干矩阵元素。
[0027]
进一步的，所述根据所述交叉极化分量比确定所述目标全极化数据的散射情况包括：
[0028]
若则确定所述目标全极化数据的散射情况为面散射占优；
[0029]
若则确定所述目标全极化数据的散射情况为二面角散射占优。
[0030]
进一步的，所述根据所述散射情况将所述目标全极化数据分解为散射极化数据包括：
[0031]
根据公式：
[0032][0033]
对所述补偿后的相干矩阵进行分解；其中，所述ps、所述pd以及所述pv分别是面散射、二面角散射以及体散射的功率，所述α以及所述β分别是偶次散射、面散射参数，射、二面角散射以及体散射的功率，所述α以及所述β分别是偶次散射、面散射参数，和是定向角δi的均匀分布散射微粒的分布模型，i＝s、d分别表示面散射或者二面角散射；所述
[0034]
当所述目标全极化数据的散射情况为面散射占优，则根据当所述目标全极化数据的散射情况为面散射占优，则根据得到所述β
*
、所述ps以及所述pd；
[0035]
当所述目标全极化数据的散射情况为二面角散射占优，则根据当所述目标全极化数据的散射情况为二面角散射占优，则根据得到所述α、所述ps以及所述pd。
[0036]
本技术实施例还提供了一种基于模型的极化分解装置，包括：
[0037]
获取单元，用于获取图像的当前全极化数据；
[0038]
补偿单元，用于基于所述当前全极化数据所对应的多个角度对所述当前全极化数据进行补偿，得到目标全极化数据；
[0039]
执行单元，用于根据所述当前全极化数据以及所述目标全极化数据得到交叉极化分量比；
[0040]
确定单元，用于根据所述交叉极化分量比确定所述目标全极化数据的散射情况；
[0041]
分解单元，用于根据所述散射情况将所述目标全极化数据分解为散射极化数据。
[0042]
本技术实施例还提供了一种基于模型的极化分解装置，包括：
[0043]
中央处理器，存储器，输入输出接口，有线或无线网络接口，电源；
[0044]
所述存储器为短暂存储存储器或持久存储存储器；
[0045]
所述中央处理器配置为与所述存储器通信，在控制面功能实体上执行所述存储器中的指令操作以执行上述的极化分解方法。
[0046]
本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括
指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述的极化分解方法。
[0047]
从以上技术方案可以看出，本技术实施例具有以下优点：
[0048]
本技术实施例中，获取图像的当前全极化数据；基于当前全极化数据所对应的多个角度对当前全极化数据进行补偿，得到目标全极化数据；根据当前全极化数据以及目标全极化数据得到交叉极化分量比；根据交叉极化分量比确定目标全极化数据的散射情况；根据散射情况将目标全极化数据分解为散射极化数据。本技术实施例中，通过多个角度对当前全极化数据进行补偿，根据补偿前后的全极化数据得到交叉极化分量比，根据交叉极化分量比确定目标全极化数据的散射情况，区分了交叉极化分量的贡献，解决了极化散射矩阵中同极化、交叉极化的耦合、体散射功率过高估计的问题。
附图说明
[0049]
为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0050]
图1为本技术实施例公开的一个极化分解的流程图；
[0051]
图2为本技术实施例公开的一个全极化数据的补偿流程图；
[0052]
图3为本技术实施例公开的一个分解分支示意图；
[0053]
图4为本技术实施例公开的一个极化分解装置的示意图；
[0054]
图5为本技术实施例公开的另一极化分解装置的示意图。
具体实施方式
[0055]
为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
[0056]
在本技术实施例的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本技术实施例和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本技术实施例的限制。
[0057]
在本技术实施例的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本技术实施例中的具体含义。
[0058]
现有的基于模型极化目标分解(mtd)由于目标散射时对极化电磁波存在变极化作用，造成目标散射矩阵元素在传统的水平-水平极化、垂直-垂直极化散射系数与水平-垂直极化散射系数存在耦合，处理时又未加以区分，难以区分交叉极化分量的贡献来源，容易导致体散射分量过高估计。因此，本技术实施例提出了一种一种基于模型的极化分解方法，能够解决极化散射矩阵中同极化、交叉极化的耦合、体散射功率过高估计问题，如图1所示，具
体步骤如下：
[0059]
101、获取图像的当前全极化数据。
[0060]
极化分解装置可以通过有线或无线网络连接获取图像的当前全极化数据。具体的，可以将输入的全极化影像所对应的当前全极化数据转换为相干矩阵：其中，所述t
11
、所述t
12
、所述t
13
、所述t
21
、所述t
22
、所述t
23
、所述t
31
、所述t
32
以及所述t
33
为所述当前全极化数据的相干矩阵元素。同时，还可以对当前全极化数据进行预处理，该预处理可以为多视或极化滤波处理，具体此处不做限定。
[0061]
102、基于当前全极化数据所对应的多个角度对当前全极化数据进行补偿，得到目标全极化数据。
[0062]
极化分解装置可以基于当前全极化数据所对应的多个角度对当前全极化数据进行补偿，得到目标全极化数据。该多个角度包括：定向角、椭圆率角和相位角。具体的补偿方法如图2所示；
[0063]
1021、根据当前全极化数据得到定向角初始值、椭圆率角初始值和相位角初始值。
[0064]
在对当前全极化数据进行补偿前，需要先得到当前全极化数据相应的定向角初始值、椭圆率角初始值和相位角初始值。具体的，对当前全极化数据的相干矩阵进行旋转，得到消除耦合的相干矩阵，利用相干矩阵的元素根据公式：到消除耦合的相干矩阵，利用相干矩阵的元素根据公式：
[0065]
以及得到定向角初始值ψ0、椭圆率角初始值τ0和相位角初始值θ0；其中，tan-1
是四象限的反正切函数，re、im分别表示对复数取实部、虚部。
[0066]
基于当前全极化数据所对应的多个角度对当前全极化数据进行补偿为，利用定向角ψ、椭圆率角τ以及相位角θ分别对相干矩阵进行补偿，补偿公式如下：
[0067]
其中
[0068]
其中
[0069]
其中
[0070]
一般情况下，对于相干矩阵进行定向角、椭圆率角、相位角补偿后，对应相干矩阵元素等于0，即：
[0071][0072]
同时对相干矩阵进行定向角补偿、椭圆率角补偿和相位角补偿，即peoc补偿方法：
[0073]
其中u3(ψ，τ,θ)＝u3(ψ)u3(τ)u3(θ)。
[0074]
而peoc补偿之后中的相干矩阵元素一般满足：peoc补偿之后相干矩阵元素仍然保持t11，t22的大小关系。一般情况下，为进行peoc补偿，采用最小化对应相干矩阵元素和：
[0075]
1022、在预设初始值范围内遍历循环选取定向角、椭圆率角和相位角。
[0076]
由于求解定向角、椭圆率角、相位角时相互耦合，不能利用定向角初始值ψ0、椭圆率角初始值τ0和相位角初始值θ0直接进行目标补偿。为了实现peoc目标补偿，可以循环方法实现peoc目标补偿，可以用遍历法计算完成peoc补偿。当得到定向角初始值ψ0、椭圆率角初始值τ0和相位角初始值θ0后，分别在所述定向角初始值ψ0、所述椭圆率角初始值τ0以及所述相位角初始值θ0所对应的预设初始值范围内，遍历循环选取定向角ψ、椭圆率角τ和相位角θ。该预设初始值范围为初始值的正负x内，该x可以为或具体此处不做限定。一般情况下，由于求解初始值的公式前面的因子求出的定向角初始值ψ0、椭圆率角初始值τ0和相位角初始值θ0一般被限定在因此定向角的预设初始值范围为因此定向角的预设初始值范围为椭圆率角的预设初始值范围为相位角的预设初始值范围为该遍历循环一般为从预设初始值范围内从小到大逐个选取对应的定向角ψ、椭圆率角τ和相位角θ。
[0077]
1023、根据定向角、椭圆率角和相位角对当前全极化数据进行补偿。
[0078]
基于定向角ψ、椭圆率角τ和相位角θ对当前全极化数据进行补偿，具体的，上述的peoc补偿方法可以为公式：
[0079][0080]
将定向角ψ、椭圆率角τ和相位角θ输入该公式，对当前全极化数据进行补偿。
[0081]
1024、计算补偿后的全极化数据的相干矩阵元素和。
[0082]
极化分解装置可以计算补偿后的全极化数据的相干矩阵元素和，具体的，将补偿后的全极化数据根据公式：
[0083]
得到相干矩阵元素和i。
[0084]
1025、判断相干矩阵元素和是否小于预设元素和阈值；若是，则执行步骤1026；若否，则执行步骤1022。
[0085]
极化分解装置可以比较相干矩阵元素和i和预设元素和阈值im，判断相干矩阵元素和i是否小于预设元素和阈值im。该预设元素和阈值im可以为100或200，具体此处不做限定。优选的，该预设元素和阈值im为100。
[0086]
1026、将定向角、椭圆率角和相位角设为目标定向角、目标椭圆率角和目标相位角。
[0087]
若相干矩阵元素和i小于预设元素和阈值im，则将定向角ψ、椭圆率角τ和相位角θ设为目标定向角ψm、目标椭圆率角τm和目标相位角θm并根据目标定向角ψm、目标椭圆率角τm和目标相位角θm得到目标相干矩阵tm。即保存ψm＝ψ，τm＝τ，θm＝θ和每次循环都判断相干矩阵元素和是否小于预设元素和阈值，若是，则将目标定向角ψm、目标椭圆率角τm和目标相位角θm替换为该次循环所对应的定向角ψ、椭圆率角τ和相位角θ。
[0088]
1027、判断遍历循环是否结束；若是，则执行步骤1028；若否，则执行步骤1022。
[0089]
极化分解装置可以判断遍历循环是否结束。一般情况下，当定向角ψ、椭圆率角τ和相位角θ所对应的预设初始值范围内的值均被选取后，则可确定遍历循环结束。
[0090]
1028、将目标相干矩阵设为补偿后的相干矩阵。
[0091]
当遍历循环开始，直至遍历循环结束后将目标相干矩阵tm设为补偿后的相干矩阵并将补偿后的相干矩阵作为目标全极化数据。即遍历循环结束后输出目标定向角ψm、目标椭圆率角τm、目标相位角θm和补偿后的相干矩阵
[0092]
103、根据当前全极化数据以及目标全极化数据得到交叉极化分量比。
[0093]
极化分解装置可以根据当前全极化数据以及目标全极化数据得到交叉极化分量比(目标分布比)。当交叉极化分量的贡献同时来自体散射和分布面散射或分布二面角散射，但以往的目标分解方法总是将所有交叉极化分量归为体散射贡献。
[0094]
根据公式可以得到peoc目标补偿前后的交叉极化分量比p；其中，为目标全极化数据的相干矩阵元素，t
33
为所述当前全极化数据的相干矩阵元素。
[0095]
104、根据交叉极化分量比确定目标全极化数据的散射情况。
[0096]
极化分解装置可以根据交叉极化分量比确定目标全极化数据的散射情况。如图3所示，比较与若则确定所述目标全极化数据的散射情况为面散射占优，偶次散射可以理解为相干的金属二面角散射；若数据的散射情况为面散射占优，偶次散射可以理解为相干的金属二面角散射；若则确定所述目标全极化数据的散射情况为二面角散射占优，面散射可以理解为相干的漫散射。
[0097]
105、根据散射情况将目标全极化数据分解为散射极化数据。
[0098]
极化分解装置可以根据散射情况将目标全极化数据分解为散射极化数据；具体的，将peoc目标补偿后的相干矩阵进行分解：其中，ts，td，tv分别是分解的面散射、二面角散射和体散射矩阵；ps，pd，pv分别是面散射、二面角散射、体散射功率。ts，td可以相干散射或者非相干散射，具体此处不做限定。其中，
[0099]
|β|《1；
[0100]
|α|《1；
[0101]
α以及β分别是偶次散射、面散射参数，和是定向角δi的均匀分布散射微粒的分布模型，i＝s、d分别表示面散射或者二面角散射，取值分别为：
[0102]
则
[0103][0104]
当目标全极化数据的散射情况为面散射占优，则根据得到β
*
、ps以及pd。具体的：
[0105]
根据根据以及得到将(31)和(35)代入(33)式得到：
[0106]
可求出δs，从而获得和进而得到：
[0107][0108][0109]
即
[0110]
当目标全极化数据的散射情况为二面角散射占优，则根据当目标全极化数据的散射情况为二面角散射占优，则根据得到α、ps以及pd。具体的：
[0111]
根据根据以及得到求出δd，进而获得，进而获得，进而获得
[0112]
将α的公式带入(38)以及(39)可以得到：
[0113]
[0114][0115]
即
[0116]
本技术实施例中，获取图像的当前全极化数据；基于当前全极化数据所对应的多个角度对当前全极化数据进行补偿，得到目标全极化数据；根据当前全极化数据以及目标全极化数据得到交叉极化分量比；根据交叉极化分量比确定目标全极化数据的散射情况；根据散射情况将目标全极化数据分解为散射极化数据。本技术实施例中，通过多个角度对当前全极化数据进行补偿，根据补偿前后的全极化数据得到交叉极化分量比，根据交叉极化分量比确定目标全极化数据的散射情况，区分了交叉极化分量的贡献，通过引入目标分布比区分交叉极化分量的贡献，并利用peoc目标补偿和分布面/二面角散射模型解决mtd分解时可量化交叉极化分量贡献、降低体散射分量，解决了极化散射矩阵中同极化、交叉极化的耦合、体散射功率过高估计的问题。进一步的，对交叉极化分量的贡献进行了量化，通过定向角补偿，引入了目标分布化参数量化了交叉极化分量的贡献。通过引入目标分布比p，有效地区分了交叉极化分量的贡献来源。
[0117]
本技术实施例还提供了一种基于模型的极化分解装置，如图4所示，包括：
[0118]
获取单元401，用于获取图像的当前全极化数据；
[0119]
补偿单元402，用于基于所述当前全极化数据所对应的多个角度对所述当前全极化数据进行补偿，得到目标全极化数据；
[0120]
执行单元403，用于根据所述当前全极化数据以及所述目标全极化数据得到交叉极化分量比；
[0121]
确定单元404，用于根据所述交叉极化分量比确定所述目标全极化数据的散射情况；
[0122]
分解单元405，用于根据所述散射情况将所述目标全极化数据分解为散射极化数据。
[0123]
本技术实施例还提供了一种基于模型的极化分解装置500，如图5所示，包括：
[0124]
中央处理器501，存储器502，输入输出接口503，有线或无线网络接口504，电源505；
[0125]
所述存储器502为短暂存储存储器或持久存储存储器；
[0126]
所述中央处理器501配置为与所述存储502器通信，在控制面功能实体上执行所述存储器502中的指令操作以执行上述的极化分解方法。
[0127]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0128]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0129]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0130]
另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0131]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。