利用粗DEM信息的分布式卫星InSAR图像精配准算法

针对分布式卫星干涉合成孔径雷达图像配准中最大相干相关法在实际应用中缺乏理想相位估计值问题,提出利用粗数字高程模型反演干涉相位图作为理想相位估计值的处理方法。该方法通过在图像粗配准后利用主辅SAR图像的轨道信息、粗DEM以及主图像雷达成像几何反演出干涉条纹图,并将其作为理想干涉条纹估计值应用在最大相干相关法求取精配准偏移量中。此外,本文根据多基星载SAR雷达成像几何给出了利用粗DEM对SAR图像各像素对应目标点通用的空间定位方法及其干涉相位反演方法。ERS-1/2数据实验结果验证了本文方法的有效性。      

自适应图像配准多基线InSAR干涉相位展开方法

提出一种基于自适应图像配准的多基线InSAR干涉相位展开方法.该方法通过构造联合加权数据矢量,充分利用相邻像素的相干信息,并且由干涉相位构造的信号子空间向噪声子空间投影来估计绝对干涉相位(即进行相位展开),能够同时完成图像配准、相位噪声滤波和相位展开处理,因此在SAR图像配准误差较大(可以允许达到一个分辨单元)的情况下,能够得到稳健的干涉相位展开结果.仿真结果证明了该方法的有效性.     

一种InSAR建筑物图像仿真及高程反演方法

城市建筑区域叠掩、阴影严重,图像理解困难且干涉相位变化复杂紊乱,一直是InSAR处理的困难区域。SAR图像仿真能为图像理解和处理方法研究提供数据支撑,然而现有建筑区域SAR图像仿真方法大多无法获得具有相干性的干涉SAR图像对。该文提出了一种面向建筑区域的干涉SAR复图像对仿真方法,能够获得建筑的复数图像对、干涉相位图以及叠掩成分数目等信息,为城区干涉SAR处理及信息提取研究提供仿真数据支撑。同时,基于仿真中对相位变化规律的分析,提出叠掩区相位解缠时的基准确定方法,解决传统解缠方法面临的叠掩区域干涉相位不连续问题,进而反演建筑高程信息。最后,通过建模仿真结果与实际SAR图像和干涉相位的对比,验证了仿真方法的正确性,并对仿真及实际干涉相位进行解缠和高程反演处理,验证了该文高程反演方法的有效性。      

InSAR自适应图像配准的干涉相位估计方法

提出了一种基于联合单像素模型的InSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar)干涉相位估计方法.能够根据配准误差的大小和方向来构造最优加权观测矢量,同时利用相邻像素的信息,因此具有自适应图像配准和降低相位噪声功能,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.     

一种有效的机载双频干涉地形高程重建方法

双频联合解缠不需要满足Iton假设,因此双频干涉可以有效地提取地形起伏较大区域的高程信息。针对目前双频干涉处理中高程重建精度低的问题,该文提出了一种有效的双频干涉SAR地形高程重建方法。该方法对常规处理流程中的关键步骤进行了改进,首先在不同波段配准之前采用非局部参数估计(NL-InSAR)技术对幅度图、相干系数、干涉相位进行精确估计,利用各个波段滤波后的幅度信息来实现不同波段的干涉相位的配准。然后采用聚类分析技术对联合解缠相位标记有效点和噪点,并利用这些有效点对联合解缠相位进行均值滤波。用于实验的机载实测数据包括同一场景的C波段和X波段主、辅SAR图像复数据,在针对实测数据处理中,该方法取得了较好的高程重建结果。      

欺骗干扰对INSAR复图像配准的影响分析

干涉式合成孔径雷达(INSAR)利用SAR图像对获得观测区域的高程信息,其准确性与SAR图像对的相关性有着密切的联系.受到干扰的SAR图像对间相关性会发生变化,这将直接影响INSAR的成像处理结果.该文首先阐述了间歇采样转发干扰、弹射式干扰的原理,分析了其对主辅天线回波信号相位的影响;接着计算机仿真了两种干扰条件下的复图像对配准情况;然后通过配准相关系数特性及干涉相位图质量分析了两种干扰方式对INSAR复图像对配准的影响,结论如下:间歇采样转发干扰能够破坏复图像对的相关性;弹射式干扰条件下,SAR图像对仍能保持较高的相干性,但SAR图像对配准后形成的干涉相位纹图所代表的地形与真实地形存在较大差异,即与间歇采样转发干扰相比,弹射式干扰对InSAR具有更强的欺骗效果.     

基于相关系数加权观测矢量的InSAR干涉相位估计方法

 提出了一种基于相关系数加权观测矢量的InSAR干涉相位估计方法.该方法采用联合单像素模型,构造相关系数加权观测矢量,同时利用相邻像素的信息,因此具有自适应图像配准和降低相位噪声功能,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.仿真数据的处理结果证明了此方法的有效性.     

对配准误差稳健的多基线相位展开方法

提出了一种对配准误差稳健的多基线相位展开方法.该方法首先根据配准误差的方向来确定最优联合观测矢量,进而确定存在配准误差时的真实导向矢量,并且用此导向矢量进行波束形成来进行相位展开,能够同时完成图像配准、干涉相位噪声滤波和相位展开,因此可以在SAR图像配准精度很差(可以允许达到一个分辨单元)的条件下得到稳健的相位展开性能,仿真结果证明了此方法的有效性.     

一种面向无参考点的顺轨干涉SAR海面复图像配准方法

顺轨干涉SAR海面复图像通常利用静止陆地参考点进行配准,获得精确有效的海洋流场干涉相位信息。复图像中无参考点时,仅能依据海浪纹理进行配准,受海面随机运动以及低信噪比的影响,配准像素偏移往往会出现像素级误差,并导致干涉相位图质量严重下降。根据大尺度海浪变化周期较长,在干涉成像间隔内可视作静止这一特征,该文提出保留大尺度海浪对应的方位谱分量以提高数据信噪比和相关性,进而提高配准精度的方法,并选用海面实际方位分辨率作为大尺度海浪方位谱选取范围的约束条件。通过机载顺轨干涉SAR实验数据证明,所提方法可有效提高无参考点海面复图像的配准精度。     

基于稳健波束形成的InSAR干涉相位估计方法

该文在联合像素估计干涉相位的基础上,充分利用相邻像素的相干信息,通过校正阵列导向矢量,使得导向矢量与该地面分辨单元的协方差矩阵相对应,通过稳健波束形成实现对地形干涉相位估计。实验结果证明了该方法有效性的同时,能够在SAR图像配准误差较大(可以允许达到一个分辨单元)的情况下,得到稳健的干涉相位估计结果。     

A Joint Image Coregistration, Phase Noise Suppression, and Phase Unwrapping Method Based on Subspace Projection for Multibaseline InSAR Systems

As is well known, image coregistration, interferometric phase noise suppression, and phase unwrapping are three key processing procedures of synthetic aperture radar interferometry (InSAR). The three procedures are cascaded in the conventional processing flow of InSAR. Unlike the conventional processing flow, in this paper we propose a joint processing idea to carry out image coregistration, interferometric phase noise filtering, and phase unwrapping simultaneously based on subspace projection for multibaseline InSAR systems. The joint processing method can perform the fine coregistration of all SAR images implicitly by extracting the correlation information in the neighboring pixel sets, suppress the phase noise by utilizing the orthogonality of the signal subspace and the corresponding noise subspace, and optimally estimate the unwrapped interferometric phases (or the terrain heights) by combining the pixel coherence and the baseline diversity of a multibaseline InSAR system. Simulated results are presented to verify the effectiveness of the joint processing method     

最大相干波束同步方法及其性能验证研究

波束同步是分布式InSAR系统的关键技术之一.本文提出一种基于最大相干系数的星载分布式InSAR系统波束同步方法.分析了该波束同步方法下,双站多普勒中心频率的计算方法及双站图像信噪比的损失.进而从干涉图像对去相干、干涉处理中的独立视数以及干涉时刻配准误差的影响几个方面指出该方法相对于传统波束同步方法的优势,并进行了InSAR全流程信号级仿真验证.仿真结果表明,该方法可以有效提高分布式InSAR系统的测高定位精度.     

基于混合模型的SAR影像海陆分割算法

合成孔径雷达(SAR)影像的海陆分割是诸如海洋目 标检测和识别等基于海洋区域SAR影像解译的基础和关键环节之一。为解决复杂背景下遥感 影像海陆分割问题,提出一种基于混合概率模型的海陆分割算 法。首先利用Harris角点检测算法检测出影像中包含角点 的图像子块,进而通过均值漂移(MS,mean-shift)算法对图像子块进行聚类分析得到陆地 区域的 像素样本;然后利用陆地的像素样本,通过最大期望(EM,expectation maximization)迭代 算法拟合出混合模型概率 密度分布的相关参数;最后通过混合概率模型检测出陆地前景区域,得到 海陆分割结果。实验证明,本文方法能够对包含海陆的异质遥感影像实现有效的海陆分割。     

基于CxImage库的SAR图像Speckle噪声抑制

合成孔径雷达图像的相干斑噪声抑制是SAR信息处理中的一个重要环节。经典的Speckle噪声抑制通常作为一个处理模块集成在软件中,但现有软件代码封装无法二次开发。针对文中提出了一种基于开源图像库CxImage的空间域自适应Speckle噪声抑制算法的应用与集成。将CxImage图像库链接入MFC应用程序框架中,利用其图像管理、维护、处理功能对SAR图像进行维护管理,集成多种经典的空间域自适应滤波方法,并以ERS-2卫星的PRI SAR数据为例,进行Speckle噪声滤波处理,选取适当的滤波效果评价参数,对滤波结果进行比较,最终得出各滤波算法应用于SAR图像滤波的优劣。     

自适应调节滤波强度的SAR图像非局部平均抑斑算法

为提升对SAR图像乘性相干斑的抑制水平与边缘保护性能,该文提出了一种可自适应调节滤波强度(AFS)的SAR图像非局部平均(NLM)抑斑新算法(AFS-NLM)。该算法利用Frost滤波图像计算的局部均值与方差来改善SAR图像场景参量的估计,形成了一种能更好刻画SAR图像同质区与边缘区的改进Kuan滤波系数。利用局部均值比与改进Kuan滤波系数分别作为新的相似性测量参量与自适应衰减因子,构建了一种更适应SAR图像乘性噪声特性的改进NLM滤波。利用偏平滑参数与偏边缘保护参数控制下的改进NLM滤波,分别替代经典Kuan滤波模型中的像素局部均值与自身灰度值作为加权项,并采用由改进Kuan滤波系数构建的自适应调节因子对二者进行加权平均,从而形成了一种可自适应调节滤波强度的加权滤波新模型。实验表明,该文算法与近期多种先进算法相比,具有更好的相干斑抑制与边缘保护性能。     

机载重航过UWB InSAR干涉图生成

机载重航过超宽带(Ultra Wide Band,UWB)干涉合成孔径雷达(SAR Interferometry,InSAR)技术是一个新课题,有许多问题需要研究。分析了UWB InSAR与一般窄带InSAR相比的优势和特点,总结了UWB InSAR实现技术的难点。结合处理2幅UWB SAR图像获取干涉相位图的过程,着重阐述了粗配准精度条件下干涉相位图的估计。通过理论预测和分析实际情况检验了所得干涉相位条纹的合理性。