基于极化白化滤波器的POLSAR目标检测MATLAB代码
时间: 2024-01-07 09:04:02 浏览: 27
以下是基于极化白化滤波器的POLSAR目标检测MATLAB代码的示例:
```
%% 读取数据
data = load('polsar_data.mat');
data = data.data;
[row,col,num] = size(data);
%% 极化白化滤波器
Cov = zeros(3,3,row,col);
for i = 1:row
for j = 1:col
Cov(:,:,i,j) = data(i,j,:)*data(i,j,:)';
end
end
Cov = mean(Cov,4);
[V,D] = eig(Cov);
D = diag(D);
[~,Index] = sort(D);
Index = fliplr(Index');
V = V(:,Index);
D = D(Index);
F = sqrt(3)*diag(1./sqrt(D))*V';
G = V*diag(sqrt(D))/sqrt(3);
for i = 1:row
for j = 1:col
data(i,j,:) = F*squeeze(data(i,j,:));
end
end
%% 目标检测
alpha = 0.5;
D = zeros(row,col);
for i = 1:row
for j = 1:col
D(i,j) = squeeze(data(i,j,:))'*squeeze(data(i,j,:));
end
end
D = sort(D(:),'descend');
threshold = D(ceil(alpha*row*col));
mask = zeros(row,col);
for i = 1:row
for j = 1:col
if D(i,j)>threshold
mask(i,j) = 1;
end
end
end
figure;
imshow(mask);
title('目标检测结果');
```
其中,`polsar_data.mat` 是存储了 POLSAR 数据的 MAT 文件,`data` 是读取的 POLSAR 数据,`row` 和 `col` 是数据的行数和列数,`num` 是数据的维数。在极化白化滤波器部分,首先计算出每个像素点的协方差矩阵,并取所有像素点的协方差矩阵的平均值作为样本的协方差矩阵,然后进行特征值分解,得到白化矩阵和极化矩阵。在目标检测部分,首先计算出每个像素点的极化散射矢量的模长,然后将模长从大到小排序,并取其中的前 $\alpha$ 个作为阈值,将模长大于阈值的像素点标记为目标点。