基于聚类分析多通道InSAR联合相位解缠算法

多通道InSAR相位解缠不依赖相位连续性假设,因此可以实现复杂地区的相位解缠绕,然而多通道相位解缠绕需同时处理多幅缠绕相位图,在运算效率和内存使用上存在着一定的压力。基于聚类分析的多通道相位解缠算法(Cluster-Analysis,CA)有效解决了运行效率问题,但噪声鲁棒性差。因此,提出将聚类分析和区域扩展相结合的相位解缠绕算法。该算法首先利用边缘提取算子,获得干涉相位图中由于相位跳变导致的边缘曲线,然后利用CA算法对边缘曲线进行相位解缠绕,将解缠曲线作为区域扩展的种子像素,进行区域扩展相位解缠。这样,既可以实现复杂地形的相位解缠,又可以有效抑制噪声。实验结果表明,算法在保持较好解缠精度的同时,一定程度上提高了运算效率。