本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)圖像處理
技術(shù)領(lǐng)域：
，是一種合成孔徑雷達(dá)(SyntheticApertureRadar,SAR)遙感影像彩色化顯示方法，具體涉及一種單極化SAR假彩色影像生成方法。[
背景技術(shù)：
：]單極化SAR影像常采用直接拉伸到0-255的灰度影像的可視化技術(shù)，或者通過(guò)建立灰度影像到彩色影像顏色查找表的方式生成假彩色影像，圖像上不同顏色地物特征無(wú)明確的解譯意義，而目前通過(guò)獲得全極化SAR影像生產(chǎn)假彩色影像，雖然地物散射機(jī)制明確，但仍受獲取成本和技術(shù)難度的制約，難以大范圍推廣。針對(duì)目前尚無(wú)成熟的單極化SAR影像假彩色顯示技術(shù)，SAR灰度顯示時(shí)無(wú)法像光學(xué)或全極化SAR一樣有豐富的彩色信息的問(wèn)題。[技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：]本發(fā)明克服了上述技術(shù)的不足，提供了一種利用全極化假彩色影像各通道與單極化SAR影像及其導(dǎo)出特征的變換關(guān)系的假彩色影像的生成方法，大幅改善了解譯效果，有助于增強(qiáng)用戶對(duì)SAR影像的認(rèn)可度，加快SAR應(yīng)用的推廣。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了下列技術(shù)方案：本發(fā)明的目的在于解決單極化SAR強(qiáng)度影像的彩色可視化問(wèn)題，所采用的技術(shù)方法是：一種單極化SAR類(lèi)極化Pauli假彩色影像合成方法。常見(jiàn)的SAR單極化模式有HH、HV/VH和VV，記其強(qiáng)度分別為IHH、IHV和IVV，本發(fā)明即解決強(qiáng)度影像IX的假彩色影像的生成問(wèn)題，其中X＝HH,HV,VH或VV。實(shí)現(xiàn)單極化影像生成假彩色影像問(wèn)題的實(shí)質(zhì)是從單極化影像中提取一定的特征，并通過(guò)一定的變換，轉(zhuǎn)換成RGB三個(gè)通道的0-255之間的灰階值，主要任務(wù)是求一組函數(shù)R＝fR(IX)，G＝fG(IX)，B＝fB(IX)，其中fR、fG和fB分別是單極化SAR強(qiáng)度影像到紅綠藍(lán)通道灰階的函數(shù)，R、B分別是假彩色影像的灰階。為獲得轉(zhuǎn)換函數(shù)fR、fG和fB，以全極化Pauli假彩色影像為基準(zhǔn)，通過(guò)非監(jiān)督學(xué)習(xí)和最小二乘的方法求解，最終將結(jié)果應(yīng)用于同傳感器或同波段單極化SAR假彩色影像的合成。全極化影像用復(fù)后向散射矢量表示為：本發(fā)明一種單極化SAR假彩色影像生成方法，包括以下具體步驟：步驟1：對(duì)全極化影像進(jìn)行Pauli分解步驟2：計(jì)算Pauli矢量各分量的幅度：AHH+VV＝|sHH+sVV|、AHH-VV＝|sHH-sVV|和AHV＝|sHV|，其中|·|表示復(fù)數(shù)的模，即SAR后向散射的幅度,按照R＝AHH-VV，G＝AHV，B＝AHH+VV組合即可生成全極化假彩色影像；步驟3：計(jì)算全極化SAR影像中，與待處理極化方式X相同的極化通道的幅度影像：AX＝|sX|,X＝HH,HV或VV；步驟4：在局部鄰域加權(quán)統(tǒng)計(jì)AX的均值MX和標(biāo)準(zhǔn)差VX作為新的特征，其中7×7鄰域窗口的權(quán)矩陣W如下：0.50.51.01.51.00.50.50.51.01.52.01.51.00.51.01.52.02.52.01.51.01.52.02.53.02.52.01.51.01.52.02.52.01.51.00.51.01.52.01.51.00.50.50.51.01.51.00.50.5均值和標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算分別如下：MX(i,j)=1Σi0=17Σj0=17W(i0,j0)Σi0=17Σj0=17(W(i0,j0)AX(i+i0-4,j+j0-4)),]]>VX(i,j)=1Σi0=17Σj0=17W(i0,j0)Σi0=17Σj0=17[W(i0,j0)[AX(i+i0-4,j+j0-4)-MX(i,j)]2];]]>步驟5：將AHH-VV、AHV、AHH+VV線性拉伸到0-63的整數(shù)，并使得拉伸值為0和63像素比例為2％，分別記拉伸后的影像為Nq,R、Nq,G和Nq,B；步驟6：利用全極化假彩色影像最小二乘法求解單極化到假彩色各通道的參數(shù)；步驟7：重復(fù)步驟6t次，并計(jì)算步驟6得到轉(zhuǎn)換參數(shù)的數(shù)學(xué)平均值，記為步驟8：提取單極化SAR影像上的特征，并變化到假彩色影像的RGB三個(gè)通道；步驟9：基于主成分分析PCA技術(shù)，并利用原始單極化影像增強(qiáng)假彩色影像的細(xì)節(jié)信息；步驟10：對(duì)拉伸到0-255的整數(shù)，并使得RGB每個(gè)通道值為0和255的值，且所占的比例為2％，即完成了假彩色影像的生成。所述步驟6中利用全極化假彩色影像最小二乘法求解單極化到假彩色各通道的參數(shù)，包括如下步驟：步驟6.1：針對(duì)RGB三個(gè)通道，分別構(gòu)造三個(gè)線性方程組：NR(k)=r0+r1AX(k)+r2MX(k)+r3VX(k)+r4AX2(k)+r5MX2(k)+r6VX2(k)+r7AX(k)MX(k)+r8AX(k)VX(k)+r9MX(k)VX(k),]]>NG(k)=g0+g1AX(k)+g2MX(k)+g3VX(k)+g4AX2(k)+g5MX2(k)+g6VX2(k)+g7AX(k)MX(k)+g8AX(k)VX(k)+g9MX(k)VX(k),]]>NB(k)=b0+b1AX(k)+B2MX(k)+b3VX(k)+b4AX2(k)+b5MX2(k)+b6VX2(k)+b7AX(k)MX(k)+b8AX(k)VX(k)+b9MX(k)VX(k),]]>其中k＝1,2,3,...n，n是方程個(gè)數(shù)，每個(gè)像素均可以構(gòu)成上述三個(gè)方程，故n等于參與解算的像素個(gè)數(shù)，將參與解算的像素個(gè)數(shù)設(shè)置為5000<n<50000；步驟6.2：設(shè)影像的像素總數(shù)為nT，隨機(jī)生成一個(gè)數(shù)nr，從全部像素中隨機(jī)抽取序號(hào)為△·i+(nr％△),i＝1,2,...,n的n個(gè)數(shù)，其中int()是取整函數(shù)，％是取余數(shù)運(yùn)算；步驟6.3：使用選擇的像素構(gòu)成了三個(gè)線性方程組，用矩陣形式分別表示為：LR＝CXR，LG＝CXG，LB＝CXB，其中XR、XB分別是RGB三組未知數(shù)組成的10維矢量，XR＝[r0r1r2r3r4r5r6r7r8r9]T，XG＝[g0g1g2g3g4g5g6g7g8g9]T，XB＝[b0b1b2b3b4b5b6b7b8b9]T，其中上標(biāo)T表示矩陣或向量的轉(zhuǎn)置，LR、LB是線性方程的常數(shù)項(xiàng)，分別是全極化SAR的假彩色組合后RGB通道的值，LR＝[NR(1)NR(2)...NR(n)]T＝[AHH-VV(1)AHH-VV(2)...AHH-VV(n)]T，LG＝[NG(1)NG(2)...NG(n)]T＝[AHV(1)AHV(2)...AHV(n)]T，LB＝[NB(1)NB(2)...NB(n)]T＝[AHH+VV(1)AHH+VV(2)...AHH+VV(n)]T，C=1AX(1)MX(1)VX(1)AX2(1)MX2(1)VX2(1)AX(1)MX(1)AX(1)VX(1)MX(1)VX(1)1AX(2)MX(2)VX(2)AX2(2)MX2(2)VX2(2)AX(2)MX(2)AX(2)VX(2)MX(2)VX(2)······························1AX(n)MX(n)VX(n)AX2(n)MX2(n)VX2(n)AX(n)MX(n)AX(n)VX(n)MX(n)VX(n),]]>AHH-VV(i)表示方程組LR＝CXR中第i個(gè)方程的常數(shù)項(xiàng)，AHV(i)表示方程組LG＝CXG中第i個(gè)方程的常數(shù)項(xiàng)，AHH+VV(i)表示方程組LB＝CXB中第i個(gè)方程的常數(shù)項(xiàng)，三個(gè)方程組中第i個(gè)方程的系數(shù)矢量表示為其中AX(i)、VX(i)分別表示第i個(gè)像素幅度原始值、鄰域均值和標(biāo)準(zhǔn)差，按照上式根據(jù)選擇的像素計(jì)算常數(shù)矢量LR、LB和系數(shù)矩陣C；步驟6.4：統(tǒng)計(jì)步驟6.2中n個(gè)像素AHH-VV、AHV、AHH+VV拉伸到0-63的各個(gè)數(shù)出現(xiàn)的次數(shù)，分別記錄為cR(i)、cG(i)、cB(i)，其中i＝0,1,2,...,63；步驟6.5：計(jì)算三個(gè)方程組的權(quán)矩陣：步驟6.6：最小二乘法求解從單極化幅度影像到假彩色影像RGB三個(gè)通道的轉(zhuǎn)換參數(shù)XR、XB：XR＝[CTPRC]-1CTPRLR，LG＝[CTPGC]-1CTPGLG，LB＝[CTPBC]-1CTPBLB。所述步驟8中提取單極化SAR影像上的特征，并變化到假彩色影像的RGB三個(gè)通道，包括如下步驟：步驟8.1：對(duì)待處理的極化方式為X＝HH,HV或VV的單極化影像，計(jì)算其幅度形式，記為進(jìn)行處理的影像應(yīng)為與步驟1全極化數(shù)據(jù)相同的傳感器獲取或者相同的波段，如果是同一傳感器獲取則直接進(jìn)入步驟8.3，否則進(jìn)入步驟8.2；步驟8.2：對(duì)單極化幅度影像進(jìn)行如下處理更新A~X=A~X·mean(AX)mean(A~X),]]>其中mean(AX)、分別表示AX和的均值；步驟8.3：在局部鄰域加權(quán)統(tǒng)計(jì)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差其中7×7鄰域窗口的權(quán)矩陣W如下：0.50.51.01.51.00.50.50.51.01.52.01.51.00.51.01.52.02.52.01.51.01.52.02.53.02.52.01.51.01.52.02.52.01.51.00.51.01.52.01.51.00.50.50.51.01.51.00.50.5均值和標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算公式如下：M~X(i,j)=1Σi0=17Σj0=17W(i0,j0)Σi0=17Σj0=17(W(i0,j0)A~X(i+i0-4,j+j0-4)),]]>V~X(i,j)=1Σi0=17Σj0=17W(i0,j0)Σi0=17Σj0=17[W(i0,j0)[A~X(i+i0-4,j+j0-4)-M~X(i,j)]2];]]>步驟8.4：按照下式分別計(jì)算單極化影像生成的假彩色影像每個(gè)像素RGB三個(gè)通道的值：N~R=r‾0+r‾1A~X+r‾2M~X+r‾3V~X+r‾4A~X2+r‾5M~X2+r‾6V~X2+r‾7A~XM~X+r‾8A~XV~X+r‾9M~XV~X,]]>N~G=g‾0+g‾1A~X+g‾2M~X+g‾3V~X+g‾4A~X2+g‾5M~X2+g‾6V~X2+g‾7A~XM~X+g‾8A~XV~X+g‾9M~XV~X,]]>N~B=b‾0+b‾1A~X+b‾2M~X+b‾3V~X+b‾4A~X2+b‾5M~X2+b‾6V~X2+b‾7A~XM~X+b‾8A~XV~X+b‾9M~XV~X,]]>其中是的元素，X‾R=r0‾r1‾r2‾r3‾r4‾r5‾r6‾r7‾r8‾r9‾T,]]>X‾G=g‾0g‾1g‾2g‾3g‾4g‾5g‾6g‾7g‾8g‾9T,]]>X‾B=b0‾b1‾b2‾b3‾b4‾b5‾b6‾b7‾b8‾b9‾T.]]>所述步驟9中基于主成分分析PCA技術(shù)，并利用原始單極化影像增強(qiáng)假彩色影像的細(xì)節(jié)信息，包括如下步驟：步驟9.1:對(duì)假彩色影像進(jìn)行主成分變換,得到三個(gè)分量步驟9.2：按照下式計(jì)算均值方差調(diào)整后的單極化幅度影像，A^X=mean(P~1)+A~X-mean(A~X)var(A~X)·var(P~1);]]>步驟9.3：使用替換后，對(duì)新矢量進(jìn)行逆主成分變換，得到新的假彩色影像矢量以增強(qiáng)假彩色影像分辨率。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)和特點(diǎn)是：1、生成的類(lèi)Pauli假彩色影像與全極化SARPauli假彩色影像具有很強(qiáng)的相似性，且與自然色比較接近，其中植被等呈現(xiàn)綠色，建筑物城區(qū)呈現(xiàn)紅色或白色，水體呈現(xiàn)黑色偏藍(lán)紫色；2、與原始單極化SAR影像相比，假彩色影像分辨率幾乎沒(méi)有發(fā)生變化；3、為使得獲得的轉(zhuǎn)換參數(shù)精度更高，且具有更好的推廣性能，要求全極化數(shù)據(jù)范圍內(nèi)地物類(lèi)型豐富，且分布均勻；4、所有參數(shù)可用于同一傳感器或同一波段的極化方式相同的單極化影像的彩色化處理，對(duì)于非同一傳感器，波段相同的單極化影像，需要對(duì)影像進(jìn)行一定的拉伸，使其分布于求解參數(shù)時(shí)使用的全極化中對(duì)應(yīng)極化通道的數(shù)據(jù)分布近似相等；5、為增加所求參數(shù)的適用性，使得得到的假彩色影像效果更佳，可適當(dāng)增加特征數(shù)和增加多項(xiàng)式擬合的階次。[附圖說(shuō)明]圖1為本發(fā)明流程圖。[具體實(shí)施方式]下面結(jié)合附圖與本發(fā)明的實(shí)施方式作進(jìn)一步詳細(xì)的描述：本發(fā)明的目的在于通過(guò)全極化SARPauli假彩色影像的學(xué)習(xí)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)同波段或同傳感器單極化SAR數(shù)據(jù)假彩色影像的生成，以下將結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的闡述。請(qǐng)見(jiàn)圖1，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：一種單極化SAR假彩色影像生成方法，本實(shí)施例的數(shù)據(jù)是加拿大radarsat-2C波段雷達(dá)獲取的全極化SAR影像和單極化SAR影像，極化方式為HH，區(qū)域位于廣東省中山市，獲取日期分為2016年2月11日和2016年2月23日，影像的產(chǎn)品形式為單視斜距復(fù)復(fù)數(shù)影像，選取了其中包括植被、城區(qū)、郊區(qū)、水面等地物類(lèi)型的某一子區(qū)域進(jìn)行處理，影像大小為5000*5000，包括以下處理步驟：步驟1：對(duì)全極化影像進(jìn)行Pauli分解步驟2：計(jì)算Pauli矢量各分量的幅度：AHH+VV＝|sHH+sVV|、AHH-VV＝|sHH-sVV|和AHV＝|sHV|，其中|·|表示復(fù)數(shù)的模，即SAR后向散射的幅度,按照R＝AHH-VV，G＝AHV，B＝AHH+VV組合即可生成全極化假彩色影像；步驟3：計(jì)算全極化SAR影像中，與待處理極化方式X相同的極化通道的幅度影像：AX＝|sX|,X＝HH,HV或VV；步驟4：在局部鄰域加權(quán)統(tǒng)計(jì)AX的均值MX和標(biāo)準(zhǔn)差VX作為新的特征，，其中7×7鄰域窗口的權(quán)矩陣W如下：0.50.51.01.51.00.50.50.51.01.52.01.51.00.51.01.52.02.52.01.51.01.52.02.53.02.52.01.51.01.52.02.52.01.51.00.51.01.52.01.51.00.50.50.51.01.51.00.50.5均值和標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算公式如下：MX(i,j)=1Σi0=17Σj0=17W(i0,j0)Σi0=17Σj0=17(W(i0,j0)AX(i+i0-4,j+j0-4)),]]>VX(i,j)=1Σi0=17Σj0=17W(i0,j0)Σi0=17Σj0=17[W(i0,j0)[AX(i+i0-4,j+j0-4)-MX(i,j)]2];]]>步驟5：將AHH-VV、AHV、AHH+VV線性拉伸到0-63的整數(shù)，并使得拉伸值為0和63像素比例為2％，分別記拉伸后的影像為Nq,R、Nq,G和Nq,B；步驟6：利用全極化假彩色影像最小二乘法求解單極化到假彩色各通道的參數(shù)；步驟6.1：針對(duì)RGB三個(gè)通道，分別構(gòu)造三個(gè)線性方程組：NR(k)=r0+r1AX(k)+r2MX(k)+r3VX(k)+r4AX2(k)+r5MX2(k)+r6VX2(k)+r7AX(k)MX(k)+r8AX(k)VX(k)+r9MX(k)VX(k),]]>NG(k)=g0+g1AX(k)+g2MX(k)+g3VX(k)+g4AX2(k)+g5MX2(k)+g6VX2(k)+g7AX(k)MX(k)+g8AX(k)VX(k)+g9MX(k)VX(k),]]>NB(k)=b0+b1AX(k)+B2MX(k)+b3VX(k)+b4AX2(k)+b5MX2(k)+b6VX2(k)+b7AX(k)MX(k)+b8AX(k)VX(k)+b9MX(k)VX(k),]]>其中k＝1,2,3,...n，n是方程個(gè)數(shù)，每個(gè)像素均可以構(gòu)成上述三個(gè)方程，故n等于參與解算的像素個(gè)數(shù)，根據(jù)參數(shù)解算精度需要，兼顧計(jì)算機(jī)的性能和解算效率和計(jì)算精度，設(shè)置參與解算的像素個(gè)數(shù)n＝20000；步驟6.2：設(shè)影像的像素總數(shù)為nT，隨機(jī)生成一個(gè)數(shù)nr，從全部像素中隨機(jī)抽取序號(hào)為△·i+(nr％△),i＝1,2,...,n的n個(gè)數(shù)，其中int()是取整函數(shù)，％是取余數(shù)運(yùn)算；步驟6.3：使用選擇的像素構(gòu)成了三個(gè)線性方程組，用矩陣形式分別表示為：LR＝CXR，LG＝CXG，LB＝CXB，其中XR、XB分別是RGB三組未知數(shù)組成的10維矢量，XR＝[r0r1r2r3r4r5r6r7r8r9]T，XG＝[g0g1g2g3g4g5g6g7g8g9]T，XB＝[b0b1b2b3b4b5b6b7b8b9]T，其中上標(biāo)T表示矩陣或向量的轉(zhuǎn)置，LR、LB是線性方程的常數(shù)項(xiàng)，分別是全極化SAR的假彩色組合后RGB通道的值：LR＝[NR(1)NR(2)...NR(n)]T＝[AHH-VV(1)AHH-VV(2)...AHH-VV(n)]T，LG＝[NG(1)NG(2)...NG(n)]T＝[AHV(1)AHV(2)...AHV(n)]T，LB＝[NB(1)NB(2)...NB(n)]T＝[AHH+VV(1)AHH+VV(2)...AHH+VV(n)]T，C=1AX(1)MX(1)VX(1)AX2(1)MX2(1)VX2(1)AX(1)MX(1)AX(1)VX(1)MX(1)VX(1)1AX(2)MX(2)VX(2)AX2(2)MX2(2)VX2(2)AX(2)MX(2)AX(2)VX(2)MX(2)VX(2)······························1AX(n)MX(n)VX(n)AX2(n)MX2(n)VX2(n)AX(n)MX(n)AX(n)VX(n)MX(n)VX(n),]]>AHH-VV(i)表示方程組LR＝CXR中第i個(gè)方程的常數(shù)項(xiàng)，AHV(i)表示方程組LG＝CXG中第i個(gè)方程的常數(shù)項(xiàng)，AHH+VV(i)表示方程組LB＝CXB中第i個(gè)方程的常數(shù)項(xiàng)，三個(gè)方程組中第i個(gè)方程的系數(shù)矢量表示為其中AX(i)、VX(i)分別表示第i個(gè)像素幅度原始值、鄰域均值和標(biāo)準(zhǔn)差，按照上式根據(jù)選擇的像素計(jì)算常數(shù)矢量LR、LB和系數(shù)矩陣C；步驟6.4：統(tǒng)計(jì)步驟6.2中n個(gè)像素AHH-VV、AHV、AHH+VV拉伸到0-63的各個(gè)數(shù)出現(xiàn)的次數(shù)，分別記錄為cR(i)、cG(i)、cB(i)，其中i＝0,1,2,...,63；步驟6.5：計(jì)算三個(gè)方程組的權(quán)矩陣：步驟6.6：最小二乘法求解從單極化幅度影像到假彩色影像RGB三個(gè)通道的轉(zhuǎn)換參數(shù)XR、XB：XR＝[CTPRC]-1CTPRLR，LG＝[CTPGC]-1CTPGLG，LB＝[CTPBC]-1CTPBLB；步驟7：重復(fù)步驟6t次，并計(jì)算步驟6計(jì)算得到的轉(zhuǎn)換參數(shù)的數(shù)學(xué)平均值，記為步驟8：提取單極化SAR影像上的特征并利用上述參數(shù)變化到假彩色影像的RGB三個(gè)通道；步驟8.1：對(duì)待處理的極化方式為X＝HH,HV或VV的單極化影像，計(jì)算其幅度形式，記為進(jìn)行處理的影像應(yīng)為與步驟一全極化數(shù)據(jù)相同的傳感器獲取或者相同的波段，如果是同一傳感器獲取則直接進(jìn)入步驟8.3，否則進(jìn)入步驟8.2；步驟8.2：對(duì)單極化幅度影像進(jìn)行如下處理更新A~X=A~X·mean(AX)mean(A~X),]]>其中mean(AX)、分別表示AX和的均值；步驟8.3：在局部鄰域加權(quán)統(tǒng)計(jì)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差其中7×7鄰域窗口的權(quán)矩陣W如下：0.50.51.01.51.00.50.50.51.01.52.01.51.00.51.01.52.02.52.01.51.01.52.02.53.02.52.01.51.01.52.02.52.01.51.00.51.01.52.01.51.00.50.50.51.01.51.00.50.5均值和標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算公式如下：M~X(i,j)=1Σi0=17Σj0=17W(i0,j0)Σi0=17Σj0=17(W(i0,j0)A~X(i+i0-4,j+j0-4)),]]>步驟8.4：按照下式分別計(jì)算單極化影像生成的假彩色影像每個(gè)像素RGB三個(gè)通道的值：N~R=r‾0+r‾1A~X+r‾2M~X+r‾3V~X+r‾4A~X2+r‾5M~X2+r‾6V~X2+r‾7A~XM~X+r‾8A~XV~X+r‾9M~XV~X,]]>N~G=g‾0+g‾1A~X+g‾2M~X+g‾3V~X+g‾4A~X2+g‾5M~X2+g‾6V~X2+g‾7A~XM~X+g‾8A~XV~X+g‾9M~XV~X,]]>N~B=b‾0+b‾1A~X+b‾2M~X+b‾3V~X+b‾4A~X2+b‾5M~X2+b‾6V~X2+b‾7A~XM~X+b‾8A~XV~X+b‾9M~XV~X,]]>其中是的元素，X‾R=r0‾r1‾r2‾r3‾r4‾r5‾r6‾r7‾r8‾r9‾T,]]>X‾G=g‾0g‾1g‾2g‾3g‾4g‾5g‾6g‾7g‾8g‾9T,]]>X‾B=b0‾b1‾b2‾b3‾b4‾b5‾b6‾b7‾b8‾b9‾T;]]>步驟9：基于主成分分析(PCA)技術(shù)利用原始單極化影像增強(qiáng)假彩色影像的細(xì)節(jié)信息；步驟9.1：對(duì)假彩色影像進(jìn)行主成分變換,得到三個(gè)分量步驟9.2：按照下式計(jì)算均值方差調(diào)整后的單極化幅度影像，A^X=mean(P~1)+A~X-mean(A~X)var(A~X)·var(P~1);]]>步驟9.3：使用替換后，對(duì)新矢量進(jìn)行逆主成分變換，得到新的假彩色影像矢量從而實(shí)現(xiàn)了假彩色影像分辨率的增強(qiáng)；步驟10：對(duì)拉伸到0-255的整數(shù)，并使得RGB每個(gè)通道值為0和255的值所占的比例為2％，即完成了假彩色影像的生成。本實(shí)施例的結(jié)果如下：(1)生成的類(lèi)Pauli假彩色影像與全極化SARPauli假彩色影像具有很強(qiáng)的相似性，且與自然色比較接近，其中植被等呈現(xiàn)綠色，建筑物城區(qū)呈現(xiàn)紅色或白色，水體呈現(xiàn)黑色偏藍(lán)紫色；(2)與原始單極化SAR影像相比，假彩色影像分辨率幾乎沒(méi)有發(fā)生變化；(3)為使得獲得的轉(zhuǎn)換參數(shù)精度更高，且具有更好的推廣性能，要求全極化數(shù)據(jù)范圍內(nèi)地物類(lèi)型豐富，且分布均勻；(4)所有參數(shù)可用于同一傳感器或同一波段的極化方式相同的單極化影像的彩色化處理，對(duì)于非同一傳感器，但波段相同的單極化影像，需要對(duì)影像進(jìn)行一定的拉伸，使其分布于求解參數(shù)時(shí)使用的全極化中對(duì)應(yīng)極化通道的數(shù)據(jù)分布近似相等；(5)為增加所求參數(shù)的適用性，使得得到的假彩色影像效果更佳，可適當(dāng)增加特征數(shù)和增加多項(xiàng)式擬合的階次。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3