InSAR两种相位解缠算法的融合

相位解缠是合成孔径雷达（SAR）干涉测量数据处理的重要步骤之一。解缠的精度将直接影响干涉测量结果的精度,本文通过实验研究,对比分析了现有的两类主要的相位解缠算法的解缠原理、解缠思想、各自的特点及其引起误差的原因,然后结合各自的优点组成了一种效果更好的二维相位解缠算法。使用该算法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。     

一种新的静态小波域干涉相位图滤波方法

干涉相位图中的噪声会妨碍后续的相位解缠,并降低最终的数字高程模型(Digital elevation model,DEM)的精度.该文提出一种静态小波域的干涉相位图滤波方法.该方法通过分块处理大幅干涉相位图,并且自适应地计算贝叶斯门限以分类处理静态小波系数.用SIR-C/X SAR在意大利Etna火山的干涉数据进行实验,并将本文算法处理结果与Goldstein滤波及改进Goldstein滤波的结果相比较.实验结果表明:本文算法能够有效减少干涉相位图中的残余点,具有更好的降噪性能,而且能够更好地改善干涉条纹边缘的清晰程度.     

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.     

高效UKF相位解缠算法北大核心CSCD

针对传统的无味卡尔曼滤波相位解缠算法解缠精度和解缠效率难以平衡的问题,提出一种高效无味卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)相位解缠算法。首先,根据干涉图生成相应的枝切线分布图;其次,利用二阶差分函数计算干涉图中各像元的二值化质量权值矩阵;然后,由枝切线分布图以及二值化质量权值矩阵生成可靠性掩模图,该可靠性掩模图将干涉图分为权值为“1”的高质量像元(非枝切线上的二值化质量权值为“1”的像元)、权值为“0”的低质量像元(枝切线上的像元、二值化质量权值为“0”的像元以及枝切线围成的闭环区域中的像元)两部分;最后,由可靠性掩模图确定解缠路径,先利用UKF相位解缠程序按照像元扩散策略解缠高质量像元,余下未解缠像元根据已解缠像元信息,利用UKF相位解缠程序按照行(或列)的方式进行解缠。模拟数据及实测数据实验结果表明,该算法能够高效与稳健地处理干涉图的相位解缠问题。     

基于GAUNet的深度学习相位解缠方法

提出了一种基于全局注意力上采样网络的相位解缠方法。首先，结合全局注意力上采样机制和PU-M-Net,对不同噪声量级的干涉图进行解缠。其中，全局注意力上采样机制有效利用高级特征信息为低级特征图提供加权指导以减少高级特征与低级特征之间语义条纹信息的差距；PU-M-Net所采用的跳跃连接促进了相位细节信息和语义条纹信息的有效融合。其次，利用噪声量级评估系统对干涉图进行噪声等级划分，构建不同噪声量级的数据集对网络模型进行训练，使完成训练后的网络可有效处理不同噪声量级干涉图的相位解缠问题。最后，将待解缠干涉图匹配至相应噪声量级的解缠网络进行解缠。模拟和实测干涉图相位解缠实验验证了该方法的有效性。     

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。     

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.     

一种改进的U-Net相位解缠方法

针对合成孔径雷达干涉测量技术中的相位解缠问题,以深度学习U-Net框架为基础,结合空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)网络和瓶颈模式残差单元,提出一种基于深度学习的相位解缠方法。该方法以U-Net架构为基础,建立从缠绕相位到真实相位的映射关系,搭建鲁棒性较强的相位解缠网络。ASPP结合多尺度信息和扩张卷积的优势,将不同扩张率的扩张卷积特征图结合到一起来捕获上下文信息,能在不牺牲特征空间分辨率的同时扩大特征接收野,有利于精确获取缠绕干涉图特征信息,增强相位解缠算法的稳健性;瓶颈残差网络可使网络模型在减小参数计算量的同时防止网络退化,提高网络训练精度与效率。模拟与实测干涉图解缠结果表明,该方法可获得与其他同类方法相比更稳健的结果。     

相位分块与拟合法结合的InSAR相位解缠算法

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。     

基于随机并行梯度下降算法的InSAR相位解缠方法

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。     

一种高效的平面点集凸包递归算法

凸包是计算几何的基本结构, 在许多图形图像相关领域得到了广泛应用. 本文提出了一种简单快速的平面点集凸包算法, 使用了主成分分析法(Principle component analysis, PCA)对点集进行预处理, 并研究了适用的排序规则和凸包边缘点判定原则. 该算法已成功应用于一光栅投影三维形貌快速测量系统,对相位干涉图中密集残留点所形成的最小凸包进行提取. 系统将提取的凸包区域进行掩码标记, 从而避免密集残留点造成相位展开错误, 保证了三维形貌重构的准确性. 实验结果表明, 该算法准确可靠, 并且运行效率较高.     

Improved phase unwrapping algorithm based on NVIDIA CUDA

The paper presents an improved version of the region-growing algorithm for the interferometric phase unwrapping of the radar images. A method for packing/unpacking indices of points in a photograph that is based on bitwise operations is developed. A fast algorithm for generating a growth ring of target pixels and an algorithm for merging regions are created. Software implementation of the algorithm can be run on platforms using graphics devices that support the NVIDIA CUDA technology.     

用于股指预测的自适应训练及删剪算法

提出了利用基于自适应训练及删剪算法的抽头延迟神经网络模型对股指这一非线性时间序列进行预测。首先采用基于递归最小方差的自适应学习算法对网络模型进行学习训练，由于该算法的学习步长能够自行调整，初始参数少，所以收敛速度很快；再利用删剪算法对学习后的网络结构进行删剪，优化网络的拓扑结构，降低网络的计算复杂度，提高网络的泛化能力；然后对优化后的网络进行再学习，使优化后的网络具有最佳参数；最后利用优化后的网络对未来的股指（测试样本）进行预测。仿真实验表明，与删剪前的网络结构相比，优化后的网络结构不但降低了计算复杂度而且提高了预测精度，运算复杂度降低到原来的0.0556，预测均方误差达到8.7961e-5。     

Multi-patch and centre-expansion algorithms for phase unwrapping of large InSAR images with dense residues

To recover original full phase values in inherently wrapped output, phase unwrapping has been one of the key techniques in digital image processing. However, to unwrap the phase of a large interferogram with dense residues, a conventional path-following algorithm may produce retrieval errors caused by placing long branch cuts and repetitive connection of residues. In this paper, two unwrapping algorithms, the method of multiple patches connecting opposite residues and the method of centre expansion searching opposite residues, are presented. Some examples of Environmental Satellite (ENVISAT) Advanced Synthetic Aperture Radar (ASAR) datasets demonstrate improvement compared to conventional methods in Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) data processing.     

基于分块技术的相位展开算法

对干涉相位图的相位展开是干涉合成孔径雷达处理过程中的重要步骤,也是干涉合成 孔径雷达理论与应用研究的难点所在.在充分利用干涉相位图中的干涉条纹信息的基础上,提出 了一种基于分块技术的相位展开算法.首先对干涉相位图做了分块处理,块是由干涉条纹线和图 像边界线组成的一个封闭的区域,在一个块内不存在相位跳跃,即在块内的相位展开已经完成. 在下一步对全图做相位展开时,再逐块进行.最后通过后处理技术进行错误校正.通过对真实数 据的实验和与传统方法的比较,证实了算法的有效性和稳定性．     

基于区域增长和改进分水岭算法的胃腺癌细胞图像分割

提出了一种基于区域增长和改进分水岭算法的胃腺癌细胞图像分割方法。该法具有分割准确，算法结构简单等优点。该方法利用Canny边缘算子提供的边缘信息，采用区域增长法对彩色癌细胞图像进行区域分割并填充颜色。同时得到了区域的周长、面积和形态因子。在此基础上，利用距离函数图标定种子法和等值线跟踪法处理粘连区域，最终得到分割图像。     

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。     

弱连接边缘独立判别社交网络社区快速生成树推荐

针对传统社交网络社区推荐算法精度不高且计算复杂度过高的问题,提出一种弱连接边缘独立判别社交网络社区快速生成树检测算法,在提高社区推荐精度同时,降低算法计算复杂度。首先,结合社交网络社区推荐特点,设计基于边缘重量分配节点相似性的最大生成树算法,实现对社交网络社区的有效检测;其次,针对所提算法,存在弱连接边缘重复添加、删除,浪费计算资源的问题,提出弱连接边缘独立判别的快速生成树检测算法,进一步提高算法计算效率;最后,通过在标准测试数据库中的实验对比,验证了所提算法的有效性。     

Power in threshold network flow games

Preference aggregation is used in a variety of multiagent applications, and as a result, voting theory has become an important topic in multiagent system research. However, power indices (which reflect how much “real power” a voter has in a weighted voting system) have received relatively little attention, although they have long been studied in political science and economics. We consider a particular multiagent domain, a threshold network flow game. Agents control the edges of a graph; a coalition wins if it can send a flow that exceeds a given threshold from a source vertex to a target vertex. The relative power of each edge/agent reflects its significance in enabling such a flow, and in real-world networks could be used, for example, to allocate resources for maintaining parts of the network. We examine the computational complexity of calculating two prominent power indices, the Banzhaf index and the Shapley-Shubik index, in this network flow domain. We also consider the complexity of calculating the core in this domain. The core can be used to allocate, in a stable manner, the gains of the coalition that is established. We show that calculating the Shapley-Shubik index in this network flow domain is NP-hard, and that calculating the Banzhaf index is #P-complete. Despite these negative results, we show that for some restricted network flow domains there exists a polynomial algorithm for calculating agents’ Banzhaf power indices. We also show that computing the core in this game can be performed in polynomial time.