紧缩极化SAR在地物分类和舰船检测中的理论方法研究

紧缩极化（Compact Polarimetry，CP）是一种新型的双极化合成孔径雷达（SAR）模式，紧缩极化SAR的应用是近几年国内外的研究热点之一，其中不少问题还有待于进一步研究。本项目将研究紧缩极化SAR在目标检测和地物分类中的重要理论问题和算法，内容包括不同双极化模式中目标散射极化特征的提取技术、紧缩极化SAR图像的滤波技术、紧缩极化的信息重建技术、紧缩极化SAR的地物分类算法、典型背景（海洋、裸地、草地等）杂波的建模、紧缩极化SAR的道路检测和舰船检测算法、单极化SAR、紧缩极化SAR、全极化SAR在地物分类和道路及舰船检测中的应用效果评价等。由于机载的紧缩极化SAR已经被成功的研制，因此本项目的研究成果不仅具有重要的理论意义，而且有一定的应用前景。

紧缩极化（Compact Polarimetry, CP）是一种新型的双极化合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）成像模式，紧缩极化SAR的应用是近些年国内外研究的热点之一。我们依据原计划书的研究内容，充分研究了紧缩极化模式下目标的物理散射特性以及基于紧缩极化SAR的数据重建方法，在紧缩极化SAR数据地物分类和舰船检测研究方面，取得了多项创新成果，先后发表论文42篇，其中SCI索引19篇，EI索引21篇，2篇国内核心期刊，完成了原计划的研究内容。本项目的创新之处如下：.（1）提出了基于块排序和变换域滤波的SAR图像相干斑抑制方法.（2）提出了紧缩极化SAR目标特征描述新参数.（3）提出了基于四成分分解的紧缩极化SAR数据重建方法.（4）提出了基于三成分分解的紧缩极化SAR数据重建方法.（5）提出了用于海面目标检测的紧缩极化新方法.（6）提出了一种对称目标散射特征描述新方法.（7）提出了基于水平集分割的多极化SAR图像分割方法.（8）提出了四种地物分类新算法.此外，我们在图像斑点噪声去除、数据统计建模、目标极化分解、海面溢油检测、边缘检测、港口检测、图像配准等方面也做了大量的工作，这些工作都可以为基于紧缩极化SAR数据的地物分类和舰船检测应用提供理论依据。