合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)作为一种主动的微波成像系统,具有全天时,全天候的工作特点。这些特点使其在军事和民用领域得到广泛的应用,尤其是在军事领域中的侦查、战场态势评估等应用中展现出了非凡的能力,以及不可替代性。与光学遥感图像相比,极化SAR图像包含了丰富的极化信息,这些极化信息是其所特有的且对分析目标的物理及几何结构特征具有重要意义,然而由于其独特的成像机理,一方面使其可视性较差,另一方面大量的极化信息蕴含在SAR图像中,并不为人眼所直观感知,难以进行目视解译,严重制约了SAR图像在各领域的拓展。深入开展极化SAR图像解译技术研究对于促进SAR图像在各领域的广泛应用具有重要的意义。本文以极化SAR图像解译为总体发展脉络,研究了辅助目视判读的三个关键且具有广泛应用前景的解译技术,SAR图像降斑、极化SAR图像信息可视化和极化SAR图像监督分类,并设计实现了较为实用的极化SAR图像解译系统。由于SAR图像的噪声水平比较强,如何在抑制斑点噪声的同时保持更多的弱细节信息,一直是降斑领域的一个难题。为达到抑制强噪声的同时保持弱细节的目的,本文以对图像细节具有很好保持能力的稀疏表示为基础,针对低信噪比图像引入了基于超完备字典的稀疏域子空间分解算法,首先使用经典的稀疏表示学得超完备字典,然后使用稀疏域子空间分解方法从超完备字典中辨识出表征信号特征的主信号原子构成主稀疏域(主信号字典)。这样,一方面利用超完备字典保持更多的细节信息,尤其是弱细节信息;另一方面,通过稀疏域子空间分解从超完备字典中获取主信号字典来进一步抑制强噪声,从而能够在抑制噪声的同时有效保持细节。另外,考虑到非局部自相似性是SAR图像的一个重要特性,利用此特性将结构相似的图像块聚为一组,信号在此组相似图块中可近似认为是同质的,可有效增强信号在稀疏域中的稀疏度水平,利于稀疏域子空间分解方法在稀疏域对信号与噪声进行分离。由此本文将非局部自相似策略与稀疏域子空间分解算法相结合提出了基于非局部自相似的稀疏域子空间分解降斑算法,首先利用非局部自相似性将结构相似的图像块聚为一组,然后对每组相似图像块使用稀疏域子空间分解算法进行降斑。实验表明,本文所提降斑算法在抑制相干斑的同时能够有效保持细节信息。极化SAR图像信息可视化,旨在将极化SAR测量数据中所包含的丰富极化信息可视化出来,是极化SAR图像目视解译的重要辅助手段之一。在某些军事应用领域,解译人员往往更关注地物的空间信息,希望能够通过一幅图像将所有地物的分布信息解读出来。而现有方法在这方面均存在某些局限,往往仅将部分信息凸显出来,如常规SAR图像(由极化通道强度或幅度图像合成的伪彩编码图像)利于显示极化通道强度相差较大的目标,而相差不大的目标不能得到有效区分。另外,基于极化目标分解的可视化方法虽然能借助分解分量将极化信息展示出来,但由于分解分量之间往往不独立且存在信息冗余,从而无法在一幅由分解分量合成的伪彩图像中将目标的信息充分地展示出来。针对现有方法无法将所有目标分布信息在一幅图像中展现出来的局限,本文提出了极化SAR图像信息可视化算法,从由众多极化目标分解分量张成的准超完备的极化特征空间中内容自适应地选取出主要的信息分量用以重构SAR“信息图像”,选择出来的主信息分量能够最大限度地涵盖极化特征空间所包含的信息,从而使各种地物目标的分布信息均能在此幅“信息图像”中凸显出来,非常有利于解译人员对战场态势和打击效果做出全面、快速的评估,提升了目视解译性能。极化SAR图像分类本质上是一个高维非线性映射问题,稀疏表示对于解决此类问题具有巨大的潜力。然而由于极化SAR图像中不同类别的地物通常会共享相似的特征,加之精确的训练集难以获取,在训练每类地物对应的超完备字典时,字典不得不对这些类间共享的特征进行表征,使其无法专注于获取类内具有可判别性的本质特征,这大大降低了字典对地物类别的判别能力。为增强字典的判别能力,以适应极化SAR图像分类应用,本文提出了判别式结构字典学习模型,通过施加稀疏和低秩惩罚学习出结构字典,此结构字典由两类子字典组成,即通用子字典和类独有子字典,从而将类间相似的特征和类内独有的特征进行分离,并从类内独有的特征中学习出具有可判别性的本质特征用于分类。具体来说,对通用子字典对应的表达系数施以稀疏惩罚,使其表征类间相似的特征,从而促使类内的具有可判别性的特征集中于类独有子字典,对类独有子字典对应的表示系数施以稀疏和低秩惩罚,使其能够揭示类内独有的具有可判别性的本质特征,这样学得的结构字典既有较好的表达能力又有很强的判别能力。在提出的字典学习模型基础上,本文给出了基于判别式结构字典学习模型的极化SAR图像地物覆盖分类算法,考虑到通用子字典描述各类共享的特征不具有类别判别能力,本文根据测试样本在类独有子字典上的重建误差进行分类,借助类独有子字典抓住的类内可判别性本质特征,本方法能够获得很好的分类结果。极化SAR图像解译系统是一个根据应用需求从极化SAR复数图像中提取相应信息进行可视化以辅助人工判读的解译系统。旨在以科学直观的方式将SAR测量数据中所包含的丰富信息可视化出来,使未经过训练的普通人员也能读懂SAR图像,从而构建起SAR图像与普通用户之间的桥梁,推动和拓展SAR图像在各领域的广泛应用。系统特点如下,对国内外多种SAR系统具有兼容性,SAR图像特征提取的丰富性、可视化方法的多样性以及可视化的实时性。