發(fā)布時(shí)間：2018-01-26 16:54

  本文關(guān)鍵詞： 干涉合成孔徑雷達(dá) 相位解纏 DEM生成 馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng) 貝葉斯推理 能量最小化 最優(yōu)化算法 圖割 最大流/最小割算法　出處：《昆明理工大學(xué)》2014年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：干涉合成孔徑雷達(dá)(InSAR)勺干涉測(cè)量是正在發(fā)展中且極具潛力的微波遙感技術(shù),誕生至今已有30余年。主要應(yīng)用于獲取數(shù)字高程模型(DEM)和制圖等。隨著時(shí)間的推移,逐步擴(kuò)展為差分干涉技術(shù)(Differential InSAR,D-InSAR)并應(yīng)用于地形變化監(jiān)測(cè)和移動(dòng)目標(biāo)監(jiān)測(cè)等。InSAR技術(shù)己在軍事、泥石流滑坡監(jiān)測(cè)、地震監(jiān)測(cè)、火山監(jiān)測(cè)、冰川監(jiān)測(cè)及城市沉降監(jiān)測(cè)等方面表現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用的前景。 InSAR干涉測(cè)量是利用同一時(shí)間不同位置或者不同時(shí)間位置有一定間隔位置所獲取的兩幅SAR圖像,進(jìn)行干涉以形成干涉相位圖(Interferogram),經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理后以獲取DEM或者獲取地形變化數(shù)據(jù)的一種技術(shù)。 相位解纏(Phase unwrapping,PU)是InSAR數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)和難點(diǎn),也是DEM的主要誤差來(lái)源。對(duì)于SAR數(shù)據(jù),噪聲和相位間斷都是普遍存在的現(xiàn)象,甚至有時(shí)會(huì)很?chē)?yán)重,這是解纏過(guò)程中不可回避的的兩大難題題。通常引入殘差點(diǎn)來(lái)描述噪聲和相位間斷所引起的相位問(wèn)題,殘差點(diǎn)是需要考慮的關(guān)鍵因素。目前傳統(tǒng)的各大類(lèi)算法也是用對(duì)殘差點(diǎn)的不同處理方式來(lái)區(qū)分的�？煞譃槿箢�(lèi)：(1)尋找優(yōu)化的路徑積分,避免相位殘差點(diǎn)誤差的全局傳遞；(2)獲得相位梯度估算值,將相位殘差點(diǎn)誤差進(jìn)行平差處理；(3)對(duì)殘差點(diǎn)所造成的誤差不作任何處理。第一類(lèi)解纏算法也叫路徑積分法。常用方法包括：Goldstein枝切法,質(zhì)量圖指導(dǎo)的路徑積分法等。第二類(lèi)解纏算法是指最小范數(shù)法,如最小二乘法等；第三類(lèi)解纏算法主要包含有網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃法。 近年來(lái)又開(kāi)發(fā)出了諸如：影像分類(lèi)法、加權(quán)迭代貪婪法、卡爾曼濾波法、蟻群算法、基于圖割的相位解纏算法等許多新的算法。根據(jù)國(guó)外僅有的少數(shù)文獻(xiàn),基于圖割的相位解纏算法具有優(yōu)異的解纏性能和代表性。目前法國(guó)和葡萄牙的兩個(gè)研究小組剛剛起步。根據(jù)這兩個(gè)小組所發(fā)表的文獻(xiàn)看,該方法在建模和計(jì)算上都具有很高的難度和復(fù)雜度,因而在全球范圍內(nèi)少有人涉足。從性能上看,已經(jīng)取得了很好的解算結(jié)果。他們的成果已經(jīng)獲得了包括歐洲空間局在內(nèi)的著名機(jī)構(gòu)和大學(xué)的廣泛重視和矚目。 由于該算法在國(guó)際上文獻(xiàn)數(shù)很有限(小于100篇),在國(guó)內(nèi)還尚未查到相關(guān)的文獻(xiàn)。證明該方法具有在國(guó)際國(guó)內(nèi)的前沿性。因此,針對(duì)基于圖割的相位解纏算法展開(kāi)深入研究,實(shí)現(xiàn)用該方法對(duì)十涉相位的解纏,對(duì)我國(guó)InSAR技術(shù)的理論及應(yīng)用的發(fā)展,具有現(xiàn)實(shí)的重要意義。 這一算法的關(guān)鍵問(wèn)題是利用圖割(Graph cuts)中的最大流/最小割算法來(lái)優(yōu)化馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)結(jié)合貝葉斯準(zhǔn)則的能量,實(shí)現(xiàn)該能量的最小化。眾所周知,這類(lèi)能量的優(yōu)化在馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)問(wèn)題求解中--直以來(lái)都是一個(gè)難題。而采用圖割對(duì)馬爾科夫能量場(chǎng)進(jìn)行優(yōu)化比起其它傳統(tǒng)優(yōu)化方法(例如ICM,SA,BP等)來(lái)講,更具復(fù)雜度、困難度和挑戰(zhàn)性。最初將圖割算法引入到MRF能量場(chǎng)優(yōu)化的領(lǐng)域是低層(Low level)計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題。著名的是Y. Boykov和V. Kolmogorov及其小組從2001年至今發(fā)表的各種文獻(xiàn)。而將圖割引入到相位解纏應(yīng)用的是葡萄牙的Jose B小組從2001至今,以及法國(guó)的F. Tupin小組從2001至今所發(fā)表的論文。 鑒于這種算法在相位解纏方面的優(yōu)異表現(xiàn)及國(guó)內(nèi)國(guó)際的前沿性,本文將對(duì)這一算法的研究和程序開(kāi)發(fā),列為本碩士學(xué)位論文研究的的目標(biāo)。本文將在研究InSAR傳統(tǒng)相位解纏算法的基礎(chǔ)上,從理論和實(shí)驗(yàn)兩個(gè)方面入手,在廣泛收集信息的基礎(chǔ)上,開(kāi)展理論分析、理論建模、優(yōu)化、編程和實(shí)驗(yàn)等工作。在這一過(guò)程中,圖割的最大流/最小割(Maxflow/Mincut)算法,是整個(gè)研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。在建模和邏輯推理過(guò)程中,像素標(biāo)記理論、隨機(jī)過(guò)程、馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)理論、貝葉斯推理、最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則、能量最小化算法、最優(yōu)化理論、圖論、最大流/最小割算法等都已經(jīng)被用到。其中,著名的Boykov-Kolmogorov的增廣路徑算法框架被本文所采用,本文的代碼編寫(xiě)在此框架指導(dǎo)下進(jìn)行和完成。但本文所開(kāi)發(fā)出來(lái)的代碼并不等同于Boykov-Kolmogorov的代碼。其中包含了我們自身大量的、至始至終的技術(shù)和創(chuàng)造。最終實(shí)現(xiàn)了基于圖割的相位解纏。這一方法的成功,使得在復(fù)雜情況下(噪聲、間斷、真實(shí)相位)的相位解纏問(wèn)題都得到了很好的解決。與傳統(tǒng)算法相比,顯示出了巨大的性能優(yōu)勢(shì)。至此,本文完成了本文的碩士論文目標(biāo),開(kāi)發(fā)出了國(guó)內(nèi)先進(jìn)的(根據(jù)公開(kāi)的信息渠道尚未未查到公開(kāi)的文獻(xiàn))、具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的基于圖割的相位解纏程序(代碼)。 在實(shí)驗(yàn)方面,為驗(yàn)證該算法的可靠性、適應(yīng)性、性能等,本文設(shè)計(jì)了一系列的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)加以印證。特別是實(shí)驗(yàn)了帶有噪聲和相位缺陷的數(shù)據(jù)的解纏,獲得了很好的效果。本文還對(duì)兩塊加拿大雷達(dá)衛(wèi)星Radarsat-2的真實(shí)相位數(shù)據(jù)進(jìn)行了解纏實(shí)驗(yàn),獲得了一致性的結(jié)論。結(jié)果顯示,基于圖割的相位解纏比傳統(tǒng)算法具有巨大的優(yōu)勢(shì)。本文總計(jì)進(jìn)行了十三個(gè)大的實(shí)驗(yàn),共計(jì)64組具體的實(shí)驗(yàn),通過(guò)這些實(shí)驗(yàn)的貫徹,得到了多組實(shí)驗(yàn)結(jié)果。在分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,得出了一批有參考價(jià)值的結(jié)論。 在誤差評(píng)估方面,本文采用了相位差值圖、相位差值直方圖、運(yùn)算時(shí)間和反纏繞均方差(Rewrap mean square error-RMSE)等四個(gè)指標(biāo)作為對(duì)解纏效果的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)。 本文的成果,作為在光學(xué)干涉測(cè)量技術(shù)和數(shù)字圖像處理理論上建立起來(lái)的推理,具有普遍意義。不僅對(duì)InSAR應(yīng)用有效,而且對(duì)醫(yī)學(xué)核磁共振圖像(MRI)三維成像、光學(xué)干涉測(cè)量(物體表面輪廓測(cè)量)領(lǐng)域同樣適用。對(duì)InSAR在我國(guó)的應(yīng)用以及相關(guān)軟件平臺(tái)的開(kāi)發(fā)具有重要意義。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1466120