一种基于小波相位分析的InSAR干涉图滤波算法

为了提高InSAR干涉图的滤波质量,本文在考虑干涉信号在同一尺度内具有相关性的基础上,提出并实现了一种基于小波相位分析的干涉图滤波算法.为检验算法的有效性,选取美国Phoenix地区高信噪比和伊朗Bam地区低信噪比两个真实C波段干涉图进行了滤波实验,通过与中值滤波算法、小波-中值滤波算法比较,证实了小波相位滤波算法是有效的且具有一定的优势.研究表明,不论是高信噪比干涉图还是低信噪比干涉图,小波相位滤波算法都能有效抑制其噪声.     

小波-维纳组合滤波算法及其在InSAR干涉图去噪中的应用

为了提高InSAR干涉图的滤波质量,在分析小波变换和维纳滤波各自优势的基础上,提出并构造了一种小波-维纳组合滤波器,实现了相应的滤波算法并开发了一套计算程序.为验证该算法的功效,选取美国Phoenix局部地区作为实验区域,使用ERS-1/2 C波段干涉图作为滤波原数据,以视觉效果、相位导数标准偏差、奇异点个数以及数字高程模型精度作为评价指标,并与其他两种典型滤波算法即小波软阈值法和Goldstein法进行了比较,证实了小波-维纳组合滤波算法在干涉图去噪、保护边缘信息和精度等方面具有明显的优势.     

滤波参数对Goldstein干涉相位图滤波性能的影响分析

经典的Goldstein In SAR干涉图滤波算法选取滤波参数时存在较大的主观性。以经验值作为滤波参数的Goldstein滤波算法为基础,基于相干系数、相位标准偏差、伪相干系数、伪信噪比和结构相似性来获得滤波参数的Goldstein自适应滤波方法,采用32像素×32像素的滤波窗口对模拟和真实干涉相位图分别进行单次滤波实验,对滤波结果进行详细评价和对比分析。研究结果表明,基于这6种滤波参数均能在一定程度上抑制噪声,使干涉条纹趋势更加清晰,提升了干涉图的质量。其中,基于相位标准偏差的滤波不仅能够抑制噪声,并且较好地保持干涉图的细节和边缘信息;基于结构相似性和伪信噪比的滤波效果相对较弱;基于经验值、相干系数和伪相干系数的滤波效果相对欠佳。     

基于SBAS-InSAR技术的大坝形变探测与监测

针对大坝安全运营的形变监测问题,研究基于多基线干涉合成孔径雷达（SBAS-InSAR）技术的大坝形变探测与监测方法。设置时间基线阈值,生成大坝差分干涉相位图;利用改进的戈尔茨坦滤波（Goldstein）算法,滤波处理大坝差分干涉相位图;采用最小不连续的区域增长解缠算法,相位解缠大坝差分干涉相位图;通过相干系数阈值法,在大坝相位解缠图内选取高相干点;建立大坝形变探测与监测的高程测量估计数学模型;通过奇异值分解法,求解数学模型,实现大坝探测与监测结果。实验证明：该方法可有效生成大坝差分干涉图,并去除大坝差分干涉图的内部噪声;可有效探测与监测大坝内各监测点的形变量。     

DEM辅助的山区InSAR相位解缠

针对山区InSAR相位解缠困难的问题,在实现零中频矢量滤波的基础上,设计了DEM辅助的山区InSAR相位解缠方法。将原始干涉图与DEM模拟的干涉图做差分处理,获取条纹中心频率极低的零中频干涉图,再对零中频干涉图进行滤波和相位解缠处理;并将解缠结果和模拟干涉相位求和得到原始干涉图的解缠结果,从而减小相位欠采样和频谱混叠现象对干涉处理的影响,提高相位解缠性能。采用兰州地区和登封地区两套ENVISAT ASAR数据进行相位解缠实验,统计解缠百分比、解缠效率,以及零中频干涉图对应的相干图和常规干涉相干图构成的差分相干图的相干值均值,验证方法的可行性和有效性。     

干涉复小波复数域双变量滤波算法

针对复小波双变量滤波模型仅考虑小波复系数实部,忽略了系数的虚部,导致信号相位噪声的增加而影响滤波效果的问题,提出基于复小波变换的复数域双变量模型干涉图滤波算法。该算法将双变量贝叶斯估计算法从实数域推广到了复数域,用噪声复系数概率密度函数刻画了小波复系数实部与虚部的相关性,根据小波分解复系数来估计噪声方差和信号方差,建立了复小波复数域双变量滤波模型,求得了干涉图复系数的贝叶斯估计。试验结果表明,本算法对干涉图噪声有较强的抑制能力,保留了干涉图的边缘及细节信息,滤波性能优于传统的实数域复小波双变量滤波、Goldstein滤波、单小波滤波和最优化融合滤波方法。     

一种改进的小波域均值滤波算法

针对传统的小波域均值滤波算法在重建之后会产生马赛克效应的缺陷,提出一种基于形态学开运算改进的小波域均值滤波算法,利用开运算的滤波特性,从几何结构的角度针对性地处理马赛克效应,从而降低马赛克效应对干涉相位图像质量的影响,并将改进的小波域均值滤波算法与传统的小波域均值滤波算法、InSAR干涉相位图去噪中经典的自适应均值滤波、自适应中值滤波、Goldstein滤波以及非局部均值滤波滤波进行实验对比.实验结果表明:改进的小波域均值滤波算法优于其他几种算法.     

SAR干涉图的静态小波域MAP法滤波

SAR干涉图中的斑点噪声是对相位解缠的极大障碍，为了得到更精确的地形模型，必须在相位解缠前对干涉图进行斑点噪声滤波。提出了一种干涉图的小波域多尺度滤波算法。对干涉图的实部和虚部分别进行处理，用Pearson分布系确定了信号和噪声项小波系数的概率密度函数，然后用最大后验概率（Maximum A Posterior,MAP)准则估计无噪数据的小波系数。将本算法和另外3种滤波算法进行比较。结果表明，本滤波算法对SAR干涉图有很强的噪声抑制能力，并能保持干涉图的相位细节信息和相位分布。     

基于小波变换和中值滤波的InSAR干涉图像滤波方法

介绍小波分析的基本理论和利用小波分析对信号进行消除噪声的基本方法,以及In-SAR干涉相位图像中噪声的特点.针对目前普遍采用的均值滤波和中值滤波等方法对In-SAR干涉相位图像中噪声进行滤波的局限性,提出一种基于小波分析和中值滤波相结合的InSAR干涉相位图滤波算法以改善滤波效果.实验证明该算法的有效性.     

联合EEMD-KECA算法的InSAR干涉相位时频滤波

根据干涉图信号和噪声时频分布差异的特点,提出一种改进的基于经验模态分解EEMD的InSAR干涉相位滤波方法。该方法首先利用可有效降低模态混叠的EEMD算法,对干涉图的实部及虚部分别进行2维经验模态分解,获得具有不同时间尺度的模态分量;然后根据信号和噪声分量的时间尺度分布特性的差异,采用适用于非线性信号分析的KECA算法对噪声识别、分离;最后利用去除噪声后的模态分量重构干涉图。为了证明本文方法的有效性,分别利用模拟数据及真实InSAR差分干涉相位进行滤波试验。对比本文EEMD-KECA滤波方法、Goldstein滤波、圆周期—中值滤波、EMD分解、EMD-PCA方法的滤波效果,采用相干斑指数、均方差指数、边缘保持指数进行定量评价。结果表明,与经典InSAR干涉图滤波方法相比,本文联合EEMD-KECA算法的滤波方法能有效滤除干涉图噪声,且在条纹边缘等细节信息的保持上也具有较大优势。     

一种改进的Goldstein InSAR干涉图滤波算法

提出了一种抑制InSAR干涉图噪声并保持干涉图条纹细节的算法,该算法改进了Goldstein滤波的参数α,将干涉图的相位标准偏差函数模型作为参数。相位标准偏差是相位噪声的体现,以干涉图的相位噪声强弱来决定滤波的强弱,噪声强的局部区域强滤波,噪声弱的局部区域弱滤波。实验结果表明,此方法改善了滤波效果,增强了滤波的局部自适应性和条纹细节的保真性。     

基于小波域的InSAR干涉图噪声识别与估计

为识别InSAR干涉图噪声的类型,从而更有效地进行干涉图处理,提出一种基于小波变换的干涉图噪声类型识别方法。该方法结合小波变换和对数变换算法,从能量和分布特征两个角度,对经小波变换后的InSAR干涉图小波系数的特点进行分析。首先研究低频子带小波系数在对数变换前后的能量分布特点,以此识别干涉图的噪声类型,然后在此基础上利用高频子带系数估计噪声的大小。分析结果显示,干涉图中的噪声为加性噪声,且干涉图高频系数呈高斯正态分布,其噪声大小可用尺度1上的HH子带系数估计。这些结果对在小波域内进行InSAR干涉图噪声的分析与处理具有一定指导意义。     

一种基于小波变换的InSAR干涉图滤波方法

提出一种基于小波变换的InSAR干涉图滤波算法,此算法先用小波变换对干涉图数据做多级分解,得到图像的多级近似部分系数和3个(水平、垂直、对角线)方向的细节部分系数,然后分别对每一级各个方向的细节部分系数检测其是否为对应方向的边缘,对边缘处的系数根据边缘的方向不同,用不同的方向模板平滑后,再中值滤波;对非边缘处的系数直接中值滤波。用真实的InSAR干涉图实验结果证明此方法具有较好的滤波效果。     

测深信息处理的最佳小波门限滤波法

针对测深数据在环境噪声处理中存在的问题,基于离散快速小波变换技术,根据信号检测中的Ｎｅｙｍａｎ－Ｐｅａｒｓｏｎ准则,本文提出了从环境噪声污染的测深信号中重构海底地形信息的最佳小波门限滤波法,从而达到了降低环境噪声对测深信息的影响。     

基于EMD-自适应滤波的干涉图去噪方法研究

提出了一种基于EMD-自适应滤波干涉图去噪方法,该方法基于信号和噪声经过经验模态分解后在不同的IMF上有不同的特征,即先对信号进行经验模态分解,然后对各个高频IMF信号分别选用不同的滤波梯度参数进行自适应滤波处理,从初始干涉图上减去与斑点噪声所对应尺度信息,从而达到噪声抑制的目的。通过实验对比研究了该算法与Goldstein滤波、圆周期中值滤波、EMD分解方法和梯度-自适应滤波去噪的降噪效果。实验表明,该方法不仅能有效地去除InSAR干涉图的噪声,并且能很好地保持相位的细节信息和条纹的边缘信息。     

Noise Reduction in Interferograms Using the Wavelet Packet Transform and Wiener Filtering

A novel noise reduction scheme for synthetic aperture radar (SAR) interferograms based on the wavelet packet transform (WPT) and the Wiener filter is introduced in this letter. First, by employing the WPT in the spatial frequency domain, the real and imaginary parts of the complex noisy interferogram are decomposed, respectively, and the wavelet coefficients are obtained. Then, for these coefficients, Wiener filtering is adopted to remove noise. This scheme can filter noise adaptively according to the local noise level, without requiring any a priori information. By using a simulated noisy interferogram and two ENVISAT Advanced Synthetic Aperture Radar C-band interferograms, the performance of this scheme, in terms of noise reduction and fringes preservation, is reported and compared with other filter algorithms. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed scheme.      

利用差分滤波进行多基线InSAR相位解缠

将差分滤波思想引入到多基线InSAR相位解缠中,以较短基线干涉图解缠结果指导较长基线干涉图的相位解缠,从而扩展相位解缠的非模糊区间,解决较长基线干涉图中欠采样区域的相位解缠难题。利用由SRTM DEM和SIR-C/X-SAR干涉数据获取的DEM进行实验,得到了满意的相位解缠结果。