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。     

InSAR相位干涉图滤波方法研究

合成孔径雷达干涉测量(InSAR)中相位干涉图的质量是决定干涉测量精度的关键因素之一。在其他影响因素确定的情况下,干涉图滤波是提高干涉图质量的有效手段。介绍多视数均值滤波与基于梯度的自适应滤波,分析其优缺点,在此基础上,探讨这两种滤波相结合的综合滤波方案,提出直接对InSAR相位干涉图的实部和虚部进行综合滤波的方法,给出具体流程图。最后,通过对实际SAR数据的处理验证所提出的滤波方法抑噪效果明显,且能很好地保持相位干涉图的边缘信息。     

融合Goldstein滤波的BM3D干涉图去噪算法

为进一步提高干涉图的滤波效果,该文提出了针对合成孔径雷达干涉技术(InSAR)干涉图的改进BM3D算法。该算法将Goldstein滤波高效去除干涉图噪声的优势融入到BM3D算法基本估计中,并在最终估计阶段增强被过度平滑的图像细节,改进算法在保留图像细节信息的前提下提高了去除InSAR干涉图噪声的能力。为验证改进算法的适用性,采用模拟数据和实测数据进行实验处理,以残差点数、峰值信噪比、边缘保持指数和等效视数等作为评价指标,将此算法与基于梯度的自适应滤波、Lee滤波、Goldstein滤波、BM3D滤波进行比较,结果表明改进算法改善了滤波效果,提高了去噪能力,并保留了图像的细节特征。     

强噪声SAR干涉图的等值线中值–Goldstein 二级滤波

结合等值线滤波条纹边缘保持能力强和Goldstein滤波平滑效果好的特点,并且引入伪相干值对Goldstein滤波因子进行改进,提出InSAR干涉图的等值线中值-Goldstein二级滤波方法.模拟数据和真实数据的实验结果证明,强噪声干涉图经过新方法滤波后噪声水平大大降低而且分布均匀,条纹细节信息保持良好,在原本看不到...     

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.     

一种局部自适应的干涉相位图滤波方法

提出了一种基于局部频率估计的自适应干涉相位图滤波方法。首先,利用相似最大似然法对干涉相位图进行局部频率估计,根据局部频率估计值,求取滤波窗口大小和旋转角度,通过内插求取滤波窗口内的像素值,使窗口内的像素更协调一致;然后,利用Lee滤波算法对窗口内的像素进行处理。仿真与实测数据处理结果表明,该方法不仅能有效抑制干涉相位噪声,而且能很好地保持干涉条纹的细节信息。     

干涉图像第二类统计Goldstein自适应滤波方法

干涉图滤波是InSAR数据处理中的关键步骤之一,滤波结果的优劣会直接影响到相位观测的质量和最终产品精度。本文结合干涉图滤波算法的研究进展,对Goldstein频率域滤波及其经典改进算法进行了系统分析和比较,在此基础上提出了一种基于第二类统计的稳健相干性估计量的Goldstein自适应滤波方法。本文采用模拟数据和Envisat ASAR真实数据与现有方法进行了验证,试验结果表明,新的滤波方法在保持细节和抑制噪声方面优势更加明显。     

INSAR干涉图滤波处理

合成孔径雷达干涉测量中干涉图的信噪比一般较低,影响了干涉测量产品的精度,因此在后继处理前必须对干涉图作滤波处理。本文在分析干涉图噪声的基础上,探讨了4种有效抑制干涉图噪声的滤波方法。     

InSAR干涉图空域滤波方法对比分析

介绍了现有的InSAR干涉图滤波方法种类。重点研究了空域滤波中的均值滤波和中值滤波的原理和流程,选取真实的图像数据在Matlab软件中编程进行处理,并比较了2种算法的优缺点,以及同样在中值滤波法下取不同窗口的优劣性。最后,用5种定量评价指标比较和评价了不同的处理方法所得到的结果。     

InSAR干涉图滤波方法对比

针对不同滤波算法在InSAR数据处理中去噪效果的差异,该文从滤波理论出发,采用模拟和真实干涉数据进行实验。在各种滤波算法中,均值滤波(多视处理)、Goldstein滤波及其变种滤波应用广泛,本文对4种滤波方法进行了系统分析,深入探讨了经典InSAR滤波和国内外学者算法的优缺点。实验表明:4种滤波均能有效抑制噪声,提升干涉图质量。其中,Goldstein滤波以及两种改进的滤波效果要明显优于均值滤波,且具有更好的自适应性或条纹保持能力,较经典Goldstein滤波而言,变种滤波方法不仅保持了Goldstein滤波的优点,在边缘信息和细节保持能力方面优势更加显著。     

InSAR干涉图滤波方法研究

探讨多视滤波法、中值滤波法、基于梯度的自适应滤波、additive滤波法四种抑制干涉图噪声的滤波方法.多视滤波法平滑了影像数据,是以牺牲空间分辨率为代价的,通常这种滤波处理应用在从两个单视影像获得的复数影像处理中;作为一种传统的抑制噪声方法,中值滤波技术实质上是一种非线性信号处理技术,它假设噪声具有极端的数值,即在所定义的平滑模板内为最(较)大值或最(较)小值,因此它会使得干涉图丢失一些信息;基于梯度的自适应法是基于梯度的一种中值滤波,它使得边缘更加清晰,该方法可与中值滤波联合使用;Addtive滤波法强调根据局部噪声状况和使用方向平行窗口得到的滤波噪声边缘来自适应的滤除噪声,对于局部噪声状况由关联图来决定.这种方法尤其对高关联的干涉图最为可取.     

基于Goldstein枝切法的InSAR干涉相位解缠方法研究进展

相位解缠作为InSAR干涉测量处理中重要步骤之一,对最终获取高精度地面高程信息有重要的影响。Goldstein枝切法作为路径跟踪解缠算法中最经典的算法之一,因快速并且有效地计算理想的分割路径的优点而被广泛应用于InSAR相位解缠中。本文针对算法在残差点密集区域解缠易产生的"孤岛"现象的缺点,从残差点的识别和枝切线设置的改进两大方面对该算法的研究发展现状进行了综述,并对该算法的下一步研究方向进行了展望。     

InSAR基线对干涉图的影响分析

基于InSAR技术的基本原理,在h=0处进行了泰勒级数展开,推导了干涉相位组成。根据干涉相位组成论证了基线对影像相干性、高度灵敏度、平地效应及干涉SAR系统距离分辨率等的影响,利用数据进行了仿真实验,指出了基线长度对干涉图的影响程度,对合理选择干涉像对具有指导意义。     

综合滤波InSAR干涉图去噪实验分析

本文在分析均值滤波、圆周均值滤波、中值滤波、自适应中值滤波、二维自适应滤波和不规则窗口自适应中值滤波方法对模拟数据干涉图纹图进行滤波去噪处理的效果的基础上,引入综合滤波去噪方法,使用该滤波去除方法对真实数据InSAR干涉图进行滤波去噪处理,并对结果从定性和定量两个方面进行分析讨论。实验结果分析表明,InSAR干涉图综合滤波去噪方法是有效和可行的。     

InSAR干涉图最优化方向融合滤波

在分析干涉条纹图噪声特征的基础上, 提出了一种能有效保持干涉图条纹的边缘和细节信息的InSAR干涉图滤波算法——基于最优化融合的自适应方向平滑算法。该算法首先对8个线性方向窗口进行统计分析, 然后根据干涉图的相干性选择合适的线性方向窗口, 按照最优化融合的方法, 以方差倒数为权重对各个方向窗口的均值进行加权平均。模拟和真实干涉图数据的实验结果表明新方法不仅能有效的抑制干涉图噪声, 而且能较好的保持干涉图的细节和边缘信息, 具有很好的信息保持能力。     

InSAR干涉相位图噪声模拟的研究

分析了合成孔径雷达干涉相位图中噪声的产生原因,讨论了相位噪声不仅与相干性有关,还与干涉图视数有关,成功地模拟了不同视数下的加噪相位图。     

基于自适应中心加权中值和Goldstein的InSAR干涉图强噪声滤波方法

针对现有的滤波方法在处理强噪声干涉图时的不足,提出一种基于自适应中心加权中值和Goldstein的两步干涉图滤波方法。试验结果表明,构造的针对强噪声干涉图的两步滤波法在滤除噪音的同时,可以很好地保存干涉图的条纹信息。与经典的Goldstein方法相比,新方法的滤波效果可以提高22.4%和43.6%。     

InSAR干涉图的矢量分离式小波滤波

提出了一种新的InSAR干涉图滤波方法,并提出采用滤波前后干涉相位的均方差来进行滤波精度评价的策略。对不同类型的多幅干涉图进行了滤波实验,结果表明,本文滤波方法效果较好,精度较高。     

基于信噪比的InSAR干涉图自适应滤波

提出一种基于信噪比的InSAR干涉图相位噪声抑制算法.该算法对Goldstein滤波方法进行改进,使Goldstein滤波参数α依赖于局部信噪比,从而实现对低信噪比区域进行强滤波、高信噪比区域弱滤波.采用模拟数据和真实数据进行验证,结果表明新算法能有效抑制InSAR干涉图的噪声.     

基于信噪比的InSAR干涉图自适应滤波

提出了一种基于信噪比的InSAR干涉图相位噪声抑制算法。该算法对Goldstein滤波方法进行了改进,使Goldstein滤波参数 依赖于局部信噪比,从而实现对低信噪比区域进行强滤波、高信噪比区域弱滤波。采用模拟数据和真实数据进行验证,结果表明新算法能有效抑制InSAR干涉图的噪声。