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1.
《遥感信息》2020,(2)
为进一步提高InSAR干涉图的解缠效果,提出了针对InSAR干涉图的相位分块与拟合法结合的相位解缠算法。该算法将获得的相位图分为多个相位区间块,块内相位值都在给定的相位区间内,将像素个数大于等于给定阈值的块归类为正常块,小于给定阈值的块归类为残余像素块;然后利用拟合法依次进行正常块间的相位解缠绕和残余像素的相位解缠绕,通过合并解缠后的块得到最终的解缠结果。为验证算法的适用性,采用模拟数据和实测数据进行实验处理,以均方根误差和算法运行时间作为评价指标,将此算法与传统的Goldstein枝切法、质量图引导法、四向剪切最小二乘法进行比较。结果表明,本文算法的噪声鲁棒性更好,解缠结果更为准确。 相似文献
2.
相位特征提取及在纹理分割中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
重视了在生物视觉中起重要作用的相位信息在纹理分割中的重要性并将相位信息用于纹理分割,介绍了常用的相位解缠卷方法及基于最小二乘法的相位解缠卷算法,提出用于分割由两种纹理构成的纹理图象的相位特征提取算法,最后给出了应用相位信息进行纹理分割的实例。 相似文献
3.
相位解缠是干涉合成孔径雷达InSAR数据处理中的一个关键步骤,解缠结果的好坏直接影响最终数字高程模型的精度。介绍了一种基于随机并行梯度下降SPGD算法的解缠方法,该方法对图像中各相位点施加随机并行扰动,通过迭代使得解缠误差代价函数收敛到全局最优值,从而实现相位解缠的目的。模拟和实测数据实验结果表明,相较于最小二乘解缠方法,随机并行梯度下降解缠算法精度更高,且原理简单,易于实现,为相位解缠提供了一个全新的思路。 相似文献
4.
郭春生 《中国图象图形学报》2006,11(10):1380-1386
在区域增长的干涉合成孔径雷达(InSAR)相位解缠算法中,种子的选择和种子相位值的确定是之一.本文研究了优化的区域增长2维相位解缠方法,包括合适的种子选取和种子相位值的优化处理,提出了将干涉相位图中相位跳变导致的边缘曲线作为种子,通过分析边缘曲线之间的相邻关系,基于遗传算法优化种子的相位值.仿真结果表明,该算法的计算量与干涉相位图的像素点数成近似线性关系,同时由于该算法属于局部算法,可以通过并行处理进一步提高计算效率.优化的区域增长2维相位解缠算法与其他2维相位解缠算法相比较,其解缠后的相位条纹与原始干涉相位图相位条纹的一致性非常好.该算法的处理结果与最小成本网络流相位解缠法相当,但其计算量却远远小于最小成本网络流相位解缠法的计算量. 相似文献
5.
提出了一种基于频率估计的多网格有限元干涉SAR相位展开方法.为将可能的误差限制在噪声区域内,阻止相位误差在整个图像平面内传递.首先,介绍了一种新的局部频率估计方法:相似最大似然法;然后在较好的边值条件下利用最小二乘意义下的有限元法得出相位解缠等式;最后用多网格技术与超松弛迭代相结合的方法对等式进行求解,从而得到相位解缠结果.仿真和实测数据处理结果表明,方法很好地克服了最小二乘法对于相位坡度欠估计的缺点,且与其它方法相比具有较高的精度. 相似文献
6.
相位解缠是干涉合成孔径雷达(InSAR)测量地形高程、重建三维地形模型的重要步骤之一。介绍了最小二乘的相位解缠原理,提出了一种基于无权重的多重网格算法求解离散泊松方程。该算法是在较大网格基础上解决偏微分方程(PDE)的快速方法,将误差的低频成分转换为高频成分,这样就可以使用高斯-塞德尔松弛法去除多种频率的误差分量。实验结果证明:该方法具有收敛速度快,解缠精度高等优点。 相似文献
7.
相位解缠是合成孔径雷达干涉测量数据处理的关键性步骤之一.在分析Goldstein枝切法和残差点位置的基础上,提出了一种改进的相位解缠算法.首先采用4点环路积分识别残差点,在邻近偶极子对残差预处理后,将剩下所有残差点分成若干个总电荷平衡的中性点集.然后采用普里姆算法对各中性残差点集依次处理,获得相应的最小代价生成树,全部最小代价生成树的边就是相位解缠所需的枝切线.最后,采用真实干涉SAR数据,分别利用本文方法和Goldstein法做了相位解缠实验.通过枝切线总长度和未解缠象素数量两项性能指标对比,证明了改进算法的有效性. 相似文献
8.
9.
闫满 《计算机工程与应用》2013,(10)
卡尔曼滤波将相位解缠转化为状态估计问题,同时实现相位解缠与噪声消除。由于原始雷达信号以及后处理过程中产生的诸多误差,造成相位数据不连续产生局部误差传递,使得解缠结果不准确。提出一种基于掩膜的加权卡尔曼滤波相位解缠算法。该算法通过对包缠数据中的低质量区域进行掩膜处理,对掩膜后的高质量区域进行卡尔曼滤波相位解缠,再对掩膜区域实施加权卡尔曼滤波相位解缠,得到了较为可靠的相位解缠结果。采用仿真数据和ALOS卫星的山东兖矿地区干涉SAR数据进行实验,验证了算法的有效性和可靠性。 相似文献
10.
吴晓红 《计算机工程与应用》1998,34(1):49-52
本文描述的是目前单层神经网络中的几个高效学习算法,简称为GXXXSF,其中GXXXSF1和GXXXSF2是两个递归最小二乘学习算法,它指出用模拟输出训练单层神经网络。本文对训练单层神经网络又提出一种新的优化方法,它为高效学习算法的发展提供了依据,这种优化方法称为GXXXSF3.以GXXXSF3为基础,又推出用二进制输出作为训练单层神经网络的第二级学习算法,称为GXXXSF4 相似文献