基于信号子空间估计的多基线InSAR干涉相位图滤波方法

多基线干涉合成孔径雷达（Interferometic synthetic aperture radar,InSAR）利用长短基线之间的关系,能够获得优于单基线InSAR的高程测量结果。本文针对多基线InSAR的数据特点,提出了基于信号子空间估计的多基线InSAR干涉相位图滤波方法。该方法将不同长度基线下所获得干涉相位图中同一像素单元信号作为一个训练样本,通过信号子空间的估计完成多基线InSAR干涉相位图滤波。仿真实验结果表明,本文方法可以在运算时间相当的情况下,获得优于回转均值滤波算法和回转中值滤波算法的滤波性能,是一种可满足实时处理要求的有效的多基线InSAR干涉相位图滤波方法。     

一种新的基于形态学的InSAR干涉相位图滤波算法

在干涉合成孔径雷达（InSAR）成像中，由于相位噪声的影响，在相位展开前应该对干涉相位图作滤波处理，以保证相位展开后结果的正确性，获得真实的数字高度模型。对于InSAR干涉相位图的滤波，滤除相位噪声的同时，应确保有用跳变信息不被滤除。本文基于形态学原理，结合数据的量化处理，提出一种新的InSAR干涉相位图的滤波算法。实验结果表明，该滤波算法的效果优于Candeias等人提出InSAR干涉相位图的形态学滤波算法，且运算速度更快。     

基于多尺度多方向的InSAR自适应相位滤波

在分析InSAR干涉相位图特点的基础上,提出了一种新的自适应相位滤波方法。该方法采用多尺度多方向的滤波窗口,可根据干涉条纹的方向和密度,自适应地选择窗口进行加权中值滤波处理。采用真实的ERS-1/2雷达数据生成的干涉图进行去噪对比试验与分析,表明所提出的方法降噪效果显著,且能较好地保持干涉图的边缘信息。     

InSAR处理中滤波方法研究 

合成孔径雷达干涉图质量直接影响相位解缠精度,对干涉图进行滤波处理,去除相位图噪声,改善干涉图质量,是InSAR处理中十分重要的步骤,通过探讨方位向与距离向滤波,以及多视滤波、圆周期均值/中值滤波、基于梯度自适应滤波、Goldstein自适应滤波等噪声抑制方法,并利用Envisat ASAR数据对以上滤波方法进行对比验证。     

基于小波域HMT模型InSAR干涉图噪声滤波研究

相干斑噪声是InSAR干涉图固有的,且InSAR干涉图对相干斑噪声十分敏感,为了得到精度更高的干涉测量产品,需要对干涉图进行相干斑噪声滤波。针对InSAR干涉图中相干斑噪声的统计特性,提出了一种基于小波域HMT模型的InSAR干涉图滤波算法,对InSAR干涉图的实部和虚部分别进行处理。试验研究结果表明,该方法在有效抑制相干斑的同时,还能有效地保持相位的细节信息和条纹的边缘结构,而且大大地减少了残余点的数量,有利于提高InSAR干涉测量的精度。     

基于残差点的干涉相位图自适应滤波

为了能有效地对InSAR干涉相位图进行滤波,利用残差点矩阵作为滤波控制因子,对两种干涉相位图滤波方法进行了改进。该措施在不破坏致密的干涉条纹的情况下,通过引用干涉相位图的残差矩阵,对不同区域的图像采用不同强度的滤波器来实现自适应的降噪,同时详细描述了滤波方法的实施步骤,并用ERS-1重复轨道数据进行了验证,结果表明,该改进方法可取得良好的滤波效果。     

结合深度学习的多通道InSAR高程反演方法

针对干涉合成孔径雷达探测技术中的高程反演问题,提出一种结合深度学习的多通道InSAR高程反演方法。该方法通过构建一种多通道特征连接与融合网络(MCFCF Net)来建立多通道干涉图和高程图的直接映射关系。首先,网络采用融合了SE注意力模块的残差单元,在保护干涉图信息完整性的同时提升了对重要通道的关注力;其次,用密集连接的方式实现多通道特征复用,加强了特征图的传播,提高了网络对多幅干涉图信息的融合能力;最后,MCFCF Net为对称结构,有利于获取多通道干涉图间的关联信息并准确还原高程。不同类型地形的多通道InSAR高程反演实验表明了该方法有效性和稳健性。     

数字全变差向量滤波与相位解缠

分析了"噪声"对合成孔径雷达干涉(InSAR)测量中相位解缠的影响,介绍了SAR影像相干斑噪声的固有性、特殊性以及通常的滤波处理方法.基于连续的各向异性扩散偏微分方程图象处理模型,提出适合于干涉图(mterferogram)和干涉相位条纹图(phase fringe)数字全变差滤波(DTVF)模型.计算分析表明滤波处理极大减少了干涉相位条纹图的残差点,降低设置枝切线的复杂性,在保证解缠质量前提下,提高了大幅图象相位解缠可行性.     

基于二维短时傅里叶变换的干涉相位图滤波方法

提出了一种基于二维短时傅里叶变换的干涉相位图滤波方法。首先,将干涉相位数据转变成指数,利用二维短时傅里叶变换进行处理,设置阀值,并进行二维短时傅里叶逆变换;最后,求取复数相位,获得滤波后干涉相位。试验结果表明,该方法在有效抑制相干斑的同时,还能有效地保持相位的细节信息和条纹的边缘结构,而且清除了残余点,有利于提高干涉测量的精度。     

结合全局上下文与融合注意力的干涉相位去噪

目的 干涉相位去噪是合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）技术中的关键环节,其效果对测量精度具有重要影响。针对现有的干涉相位去噪方法大多关注局部特征以及在特征提取方面的局限性,同时为了平衡去噪和结构保持两者之间的关系,提出了一种结合全局上下文与融合注意力的相位去噪网络GCFA-PDNet(global context and fused attention phase denoising network)。方法 将干涉相位分离为实部和虚部依次输入到网络,先从噪声相位中提取浅层特征,再将其映射到由全局上下文提取模块和融合注意力模块组成的特征增强模块,最后通过全局残差学习生成去噪图像。全局上下文提取模块能提取全局上下文信息,具有非局部方法的优势;融合注意力模块既强调关键特征,又能高效提取隐藏在复杂背景中的噪声信息。结果 所提出的方法与对比方法中性能最优者相比,在模拟数据结果的平均峰值信噪比（peak signal to noise ratio, PSNR）和结构相似性（structural similarity,...     

质量图和残差点相结合的InSAR相位解缠方法

在分析质量图原理及其在相位解缠中应用的基础上,提出了一种质量图和残差点相结合的InSAR干涉图相位解缠算法,算法以干涉图中残差点的分布信息为依据,优化质量阈值的确定方法,并以此为依据将干涉相位图划分为高低质量区域,指导相位解缠的顺利进行。通过使用不同质量图的实验结果表明,该方法减少了干涉图中有效信息的流失,并且指标明确,人工干预少,解缠结果较枝切法等经典方法更准确而有效。     

基于质量引导的InSAR快速相位解缠方法

针对处理大型InSAR相位数据,由于传统质量引导的相位解缠方法在解缠过程中要进行大量的排序操作,其解缠效率非常低,提出一种索引分段堆排序相位解缠方法。通过结合传统质量图的优点,将QPDVC作为质量图,并利用索引分段堆排序法将大型相位数据分成多个小堆,从而节省了堆排序过程中调整为最小堆的时间。与传统方法相比,提高了解缠精度和效率。最后,通过相关实验数据仿真证明了该方法的高效性和可行性。     

基于ALOS极化干涉SAR数据的DEM提取方法研究

极化干涉理论的发展以及全极化卫星的发射,为极化干涉的研究应用提供了广阔的发展空间,开展极化干涉SAR提取DEM的研究对于解决单极化干涉SAR在植被覆盖区DEM提取精度较低的问题具有重要意义。基于山东泰安地区的一对ALOS PALSAR全极化干涉数据,利用相干性最优方法和最大化相位中心分离的方法获取极化干涉信息,并通过对优化后干涉信息的滤波、解缠、基线精确估计等处理来提取DEM,最后将相干优化的结果与传统HH、HV、VV单极化干涉结果进行对比分析。结果表明:优化方法较单极化干涉方法可以有效降低干涉图的噪声,减少相位解缠的残差点,提高解缠相位的质量,并且不同优化方法之间还存在一定差异,数值半径方法获取的DEM精度要好于其他两种优化方法;通过等值线-Goldstein二级干涉SAR滤波方法可进一步提高单极化和优化干涉图的质量,降低残差点,提高相位质量,在水体覆盖的区域通过滤波窗口的设置可以很好地改善DEM的精度。     

全卷积多并联残差神经网络

随着人工智能的火热发展,深度学习已经在很多领域占有了一席之地.作为深度学习中一个典型网络--残差神经网络模型自提出之日起就成为了众多研究者的关注点.然而,残差神经网络还有很大的改进空间.为了更好地解决反向传播中梯度减小的问题,本文提出了一种改进的残差神经网络,称为全卷积多并联残差神经网络.在该网络中,每一层的特征信息不仅传输到下一层还输出到最后的平均池化层.为了测试该网络的性能,分别在三个数据集(MNIST,CIFAR-10和CIFAR-100)上对比图像分类的结果.实验结果表明,改进后的全卷积多并联残差神经网络与残差网络相比具有更高的分类准确率和更好的泛化能力.     

InSAR干涉纹图噪声抑制算法的比较及改进

干涉纹图中的噪声影响着InSAR的图像质量,使得相位解缠无法进行或者使生成的DEM精度降低。为了获得高质量的InSAR纹图,必须对噪声进行有效抑制,同时保持空间分辨率。文中探讨了InSAR干涉纹图的噪声抑制方法,提出了一种新的干涉纹图的滤波方法。并采用了真实数据验证了方法的有效性。     

雷达干涉条纹图滤波方法研究

在合成孔径雷达干涉测量中,为滤除干涉图像中存在的各种噪声,提高相位解缠结果及生成的数字高程模型的精度.从分析干涉条纹图的特点入手,对干涉条纹图的圆周期中值滤波法进行了研究,提出一种基于高斯噪声估计的自适应圆周期中值滤波方法,给出了算法设计及详细的实验数据并与其它滤波方法进行比较.试验结果表明,该方法可以较好地消除干涉图像中存在的噪声,而且保留更多的图像边缘、细节信息.     

InSAR干涉纹图噪声抑制算法的比较及改进

干涉纹图中的噪声影响着InSAR的图像质量,使得相位解缠无法进行或者使生成的DEM精度降低.为了获得高质量的InSAR纹图,必须对噪声进行有效抑制,同时保持空间分辨率.文中探讨了InSAR干涉纹图的噪声抑制方法,提出了一种新的干涉纹图的滤波方法.并采用了真实数据验证了方法的有效性.     

一种高效的扩展粒子滤波相位展开方法

鉴于干涉相位展开是InSAR技术应用中最为关键的步骤和难点,把扩展粒子滤波算法与修正矩阵束模型、量化跟踪策略结合起来,提出一种高效的扩展粒子滤波相位展开方法。利用修正矩阵束模型算法快速、准确地从复干涉图中获取扩展粒子滤波相位系统模型所需要的相位梯度信息,以改善算法效率;利用量化跟踪策略来指导相位展开路径,减小在搜索最佳待展开像元时所消耗的时间,进一步提高算法效率;最后,利用扩展粒子滤波算法沿量化跟踪策略所定义的路径处理缠绕像元,在滤去残留噪声同时完成相位展开。实验处理结果表明,该方法具有效率较高,稳健性较强的特点。     

基于加权联合导向矢量模型的InSAR干涉相位估计

基于干涉图的传统干涉相位估计方法,当由于图像配准误差而导致的干涉图质量较差时,就难以恢复出准确的真实干涉相位.本文提出了一种基于加权联合导向矢量模型的InSAR干涉相位估计方法.该方法构造最优联合观测矢量和加权联合导向矢量,同时利用相邻像素的相干信息,并采用波束形成技术,因此具有自适应图像配准和降低相位噪声的功能,因而可以在SAR图像配准精度很差(可以允许达到一个分辨单元)的条件下准确地估计相应像素间的干涉相位.仿真及实测数据的处理结果证明了此方法的有效性.     

二维加窗全相位图像卷积滤波模板的设计

基于全相位数据空间的概念以及一种二维加窗全相位图像滤波模板的设计,给出了一修正的二维全相位图像卷积滤波模板设计方法。方法在用全相位概念设计滤波模板中充分考虑了用DFT和循环卷积表达线性卷积时的等价性条件,以确保待设计的全相位滤波器的频率响应特性与给定的原型滤波器的频率特性矩阵有更好的相关性和一致性。实验表明,该全相位滤波模板与已有的二维全相位图像滤波模板比较,有过渡带的宽度窄、滚降陡峭,阻带衰减小等特点,可以进一步有效消除方块效应,提高滤波处理后图像的质量。