合成孔徑雷達干涉測量(InSAR)是測繪地理信息領(lǐng)域快速發(fā)展的一項大地測量技術(shù),也是衛(wèi)星應(yīng)用領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的一項空間對地觀測技術(shù)。本文著重對InSAR中相位噪聲濾波的幾種典型算法進行研究與對比,為不同濾波場景下的算法選擇提供一定的參考。

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

圖1InSAR技術(shù)流程

在某些情況下，InSAR技術(shù)能夠起到其他光學(xué)遙感技術(shù)起不到的作用[2]。但是由于噪聲的干擾，干涉條紋可能并不明顯，甚至完全淹沒在噪聲中，使得相位圖中殘留點數(shù)量過大，造成相位解纏積分路徑選取時容易產(chǎn)生局部誤差，并向全局傳播，導(dǎo)致解纏不一致[6]。作為InSAR數(shù)據(jù)處理的重要步驟....

圖2中值濾波算法設(shè)計

Goldstein濾波屬于一種經(jīng)典的頻域濾波算法。它的基本思想是將干涉條紋圖分割為重疊率不小于75%的滑動窗口，通過離散傅里葉變換計算每個窗口的相位功率譜，并對該功率譜進行平滑，最后進行傅里葉逆變換得到濾波后圖像[7]。Goldstein濾波算法設(shè)計如圖3所示。本文FFT局域窗口....

圖3Goldstein濾波算法設(shè)計

圖2中值濾波算法設(shè)計3)中值-自適應(yīng)二級去噪濾波

圖4中值-自適應(yīng)二級去噪濾波算法設(shè)計

中值-自適應(yīng)二級去噪濾波是中值濾波與基于梯度的自適應(yīng)濾波的優(yōu)化與綜合，可以很好地解決梯度幅度較大的毛刺狀噪聲的影響，同時保留圖像的邊緣信息。其濾波的基本思想包含兩個環(huán)節(jié):(1)將干涉圖像分解為實部和虛部并分別進行中值濾波;(2)進行基于梯度的自適應(yīng)濾波(本文迭代次數(shù)為5)。其算法....

本文編號：3919736