基于非極化分量的SAR圖像海洋鋒特征增強方法

趙亞威，孫 凱，種勁松

（1.中國科學院 空天信息創新研究院，北京100094；2.微波成像技術國家級重點實驗室，北京100190；3.中國科學院大學，北京100049）

1 引 言

海洋鋒是指海洋中性質明顯不同的兩種或多種水體之間的狹窄過渡帶［1］，海洋鋒的研究在海洋漁業、軍事、海上救援等方面具有重要意義［2］。合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar，SAR）憑借其全天時、全天候、探測范圍廣的優勢［3，4］，廣泛應用于海洋遙感領域，是海洋鋒觀測的重要傳感器。

受海面整體運動、海面后向散射系數相對低以及海況的影響，海洋鋒在SAR圖像中特征較弱，給后續應用帶來困難，亟需開展海洋鋒特征增強方法的研究。常規的圖像增強方法大多基于像素點的灰度值進行處理，這些方法對噪聲較為敏感，而SAR圖像中具有較強的相干斑噪聲，往往不能有效地對“有用”區域進行增強［5］。在SAR圖像海洋鋒的研究中，通常使用濾波的手段進行預處理［6，7］，以提升海洋鋒特征。

相比于上述傳統圖像增強及單極化SAR數據濾波方法，多極化SAR數據進行海洋鋒特征增強能夠獲得更加豐富的目標散射信息。多極化SAR數據能夠有效區分不同類型散射機制的貢獻［8］，根據散射機制的不同可以實現海洋鋒特征增強。Phillips［9］首次將海洋表面回波分解為Bragg散射分量和非極化分量（Nonpolarized，NP）。Kudryavtsev等［10-12］使用RADARSAT-2雙極化數據針對非極化分量開展研究，證明非極化分量能夠很好的表征海洋鋒現象。Fan等［13］對RADARSAT-2全極化數據進行Bragg散射分量和非極化分量分解，指出在VV和HH極化數據中，海洋鋒、內波等現象導致非極化分量的變化比交叉極化（VH和HV極化）更加明顯。但是截至目前，非極化分量的研究大多是理論分析，其應用方面仍然缺乏深入的探討。

針對海洋鋒特征在SAR圖像中表現較弱這一問題，本文針對雙極化（VV和HH極化）單視復圖像（Single-Look Complex image，SLC），提出基于非極化分量的SAR圖像海洋鋒特征增強方法。將本文方法應用于ALOS星載雙極化SLC數據，實現了海洋鋒特征增強，充分說明了本文方法的有效性。

2 基于非極化分量的SAR圖像海洋鋒特征增強方法

基于非極化分量的SAR圖像海洋鋒特征增強方法的流程如圖1所示。處理過程分為二個部分：預處理和非極化分量提取。下面對這二部分內容分別進行介紹。

圖1 海洋鋒特征增強流程圖Fig.1 Flow chart of oceanic front features enhancement

2.1 預處理

對雙極化SLC數據進行輻射定標，將圖像的原始強度轉換為歸一化雷達截面積（Normalized Radar Cross Section，NRCS）。對于不同的載荷來說，其輻射定標公式不同；對于同一載荷不同等級的產品，輻射定標公式也不完全相同。對于本文實驗所用的ALOS PALSAR SLC來說，輻射定標公式為［14］：

其中：pp表示極化方式為pp極化的NRCS，I為SLC的實部，Q為SLC的虛部，CF為定標因子，A表示換算系數。

由于SAR是一種相干雷達，所以其圖像含有較強的乘性相干斑噪聲［15-16］。為降低噪聲對后續處理的影響，通常采用經典的Lee濾波進行處理［17］。Lee濾波的一般表達式為［17］：

其中：(x，y)表示待濾波像素點的坐標表示(x，y)像素點對應的濾波后的NRCS，u是局部窗口的均值，w代表權重系數。局部窗口區域大小通常取奇數，因此其大小常表示為(2N+1)×(2M+1)，局部窗口區域的均值和方差計算公式如下：

其中，(x?N+i，y?M+j)表示局部區域像素坐標，取值滿足1≤i≤2N+1，1≤j≤2M+1。權重系數w可以通過窗口及整幅圖像標準差系數計算得到：

其中，u I和varI分別表示全景圖像的均值和標準差。

經過預處理后，實現VV和HH極化SAR圖像相干斑噪聲抑制，得到濾波后的VV和HH極化歸一化雷達截面積，為后續采用非極化分量提取方法增強海洋鋒特征奠定基礎。

2.2 非極化分量提取

σw b在VV和HH極化下表現相同，對雙極化數據進行處理可以提取σw b，以達到海洋鋒特征增強的目的。

非極化分量提取主要包括極化差PD的計算和Bragg散射極化比PRB的計算。極化差PD是VV和HH極化NRCS的差值，其結果不包含非極化分量，計算公式為：

極化比PR是HH和VV極化NRCS的比值，表示為：

對于僅含有Bragg散射的SAR數據，極化比是最小的；如果非極化分量占主導地位，那么極化比將接近1［12］。隨著極化數據在海洋上的大量應用，極化比模型得到了深入研究，常用的極化比模型為［19］：

其中，θ是入射角，α是經驗參數。α=0時，式（9）表示Bragg散射極化比PRB：

結合式（6）、式（7）和式（10），可以實現非極化分量σwb的提取，計算公式為：

非極化分量σw b的提取可以有效的增強海洋鋒特征，最后得到海洋鋒特征增強后的圖像。

3 實驗結果與分析

為了驗證本文方法的有效性，下面通過ALOS衛星PALSAR獲取的SLC數據進行處理分析。本文選用的2景實驗數據分別獲取于2010年12月6日21：31：16和2010年11月30日21：07：58，地點分別位于挪威海和考愛海峽。下面將對挪威海海洋鋒和考愛海峽海洋鋒數據分別進行處理分析。

3.1 挪威海海洋鋒實驗

3.1.1 挪威海海洋鋒實驗結果

挪威海海洋鋒VV和HH極化SAR圖像分別如圖2（a）和圖2（b）所示，經過本文方法處理后得到的海洋鋒特征增強結果如圖3所示。

圖2 海洋鋒雙極化SAR圖像Fig.2 Dual-polarized SAR images of oceanic front

圖3 海洋鋒特征增強結果Fig.3 Enhancement results of oceanic front features

通過圖2（a）和圖2（b）可以看出，無論VV極化還是HH極化SAR圖像，海洋鋒特征都較弱。將圖3和圖2（a）、2進行對比可以發現，經過本文方法處理后，海洋鋒特征得到明顯的增強，海洋鋒與背景對比度更高。

3.1.2 挪威海海洋鋒實驗結果分析

為了更加直觀地分析海洋鋒特征增強的效果，在圖2（a）、2和圖3中分別截取相同位置的剖面，剖面截取位置如圖4黃色直線所示，箭頭指向為剖面截取方向，計算剖面的對比度，對比度計算公式為：其中：σy表示剖面位置y對應的幅度值，-σy是剖面上所有幅度值的平均值。圖2（a）和圖2（b）海洋鋒剖面對比度分別如圖5（a）和圖5（b）所示，圖3對應的海洋鋒剖面對比度如圖5（c）所示。

圖4 截取剖面位置示意圖Fig.4 Diagram of profile location

圖5 海洋鋒剖面對比度比較Fig.5 Comparison of oceanic front profiles contrast

對比發現，VV和HH極化海洋鋒特征不明顯。經過本文方法處理后，海洋鋒特征得到明顯的增強，與背景的對比度更高。

下面采用峰值-背景比和等效視數對海洋鋒特征增強的效果進行定量分析。峰值-背景比（Peak-to-Background Ratio，PBR）用來表示海洋鋒特征增強的效果［20］：

其中(S)max表示剖面能量的最大值表示背景能量的均值，PBR越大海洋鋒特征越明顯。噪聲的衡量標準可以用等效視數（Equivalent Num?ber of Looks，ENL）來表示［21］，計算公式為：

其中μ表示圖像的均值，SD表示圖像的標準差，ENL越大表示噪聲水平越低。圖2（a）、2和圖3對應的PBR和ENL對比如表1所示。

表1 PBR和ENL計算結果對比Tab.1 Comparison of PBR and ENL results

通過表1可以發現，通過非極化分量提取的方法可以有效地增強海洋鋒特征，海洋鋒特征增強結果的PBR和ENL均大于VV和HH極化圖像，其中PBR較VV和HH極化分別提升了28.15%和20.44%，ENL較VV和HH極化分別提升了42.26%和46.14%，說明本文的方法有效增強海洋鋒特征。

3.2 考愛海峽海洋鋒實驗

3.2.1 考愛海峽海洋鋒實驗結果

考愛海峽獲取的VV和HH極化的海洋鋒SAR圖像分別如圖6（a）和圖6（b）所示，本文方法處理的海洋鋒特征增強后的結果如圖7所示。

通過圖6（a）和圖6（b）可以發現，盡管HH極化下SAR圖像海洋鋒特征優于VV極化，但是其特征仍然比較弱。經過本文方法處理后，圖7所示的海洋鋒特征更加明顯。

圖6 海洋鋒雙極化SAR圖像Fig.6 Dual-polarized SAR images of oceanic front

圖7 海洋鋒特征增強結果Fig.7 Enhancement results of ocean front features

3.2.2 考愛海峽海洋鋒實驗結果分析

針對考愛海峽的海洋鋒SAR圖像，在圖6（a）、6（b）和圖7中分別截取相同位置的剖面計算對比度，其中截取的位置如圖8黃色直線所示，箭頭指向為剖面截取方向。得到圖6（a）和圖6（b）對應的剖面對比度如圖9（a）和圖9（b）所示，圖7對應的海洋鋒剖面對比度如圖9（c）所示。

圖8 截取剖面位置示意圖Fig.8 Diagram of profile location

對比圖9（a）、9（b）和圖9（c）可以發現，VV和HH極化海洋鋒特征較弱，采用本文的方法處理后海洋鋒特征得到明顯的增強。圖6（a）、6（b）和圖7對應的PBR和ENL對比如表2所示。

圖9 海洋鋒剖面對比度比較Fig.9 Comparison of oceanic front profiles contrast

表2 PBR和ENL計算結果對比Tab.2 Comparison of PBR and ENL results

通過表2可以發現，通過非極化分量提取方法可以有效地增強海洋鋒特征，海洋鋒特征增強結果的PBR和ENL均大于VV和HH極化圖像，其中PBR較VV和HH極化分別提升了25.55%和17.55%，ENL較VV和HH極化分別提升了32.34%和36.01%，說明本文的方法可以有效增強海洋鋒特征。

4 結 論

針對海洋鋒特征在SAR圖像中表現較弱這一問題，本文針對雙極化（VV和HH極化）SLC，根據海洋鋒與海面背景散射機制的不同，提出一種基于非極化分量的SAR圖像海洋鋒特征增強方法。將本文的方法應用于2景不同地點的ALOS PALSAR數據，并通過PBR和ENL二個參數進行定量分析。實驗結果表明，經過本文方法處理后PBR較雙極化圖像可以提升15%以上，ENL較雙極化圖像可以提升30%以上。實驗結果證明了方法的有效性，為后續的應用奠定基礎。