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。     

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...     

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。     

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。     

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.     

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.     

基于噪声分布特征的干涉图像滤波新方法

干涉图像滤波一直是InSAR图像处理的关键步骤。针对经典滤波方法的不足,提出一种基于噪声分布模型的滤波新方法。该方法以干涉图像噪声分布模型为基础,首先对图像做噪声和有用信息判断,若判断为噪声进行滤除,否则保留信息。最后选取实际SAR数据进行滤波实验,与经典的滤波方法进行对比分析,并进行定量评价。实验结果表明,基于噪声分布模型的滤波方法,在去除残差点和边缘保持指数方面明显优于经典方法,在等效视数、相位标准差、斑点指数和平滑指数方面与经典方法相当。因此,本文提出的滤波方法在去除噪声的同时,最大程度的保持了图像信息的完整性,无疑是一种有效的新滤波方法。     

基于相干系数指导的自适应均值、中值滤波

基于复数干涉质量与相干系数之间的关系,本文提出了一种基于相干系数指导的自适应滤波新方法。通过实验表明,相干系数指导的自适应滤波方法,在数据一致性、细节信息保持和边缘信息保持方面明显优于传统方法,相比之下去除噪声能力有所下降,残差点数目相对于固定窗口(大窗口)滤波较多,但是由于这种方法考虑了干涉噪声与相干系数之间的关系,所以滤波更符合实际,滤波综合性能较好。     

一种基于条纹中心线的InSAR干涉图滤波方法

干涉条纹图噪声的滤除是InSAR数据处理的关键步骤之一.针对干涉条纹图的各向异性特征!提出一种基于条纹中心线的InSAR干涉图滤波算法!考虑到干涉条纹中心线获取的复杂性!此算法采用细胞神经网络快速提取干涉条纹图的条纹中心线#通过用真实的InSAR干涉图实验证明此方法具有很好的滤波效果!滤波结果视觉特征良好,残余点减少,保持了图像的边缘和细节特征!而且降低了为滤波效果所付出的时间代价.     

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。     

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.     

基于梯度的干涉条纹图圆周期滤波

在分析了一些现有滤波特点的基础上,根据干涉条纹图的连续性、圆周期性等主要特征,提出了一种基于梯度加权的圆周期均值滤波。将该方法用于由ERS-1原始数据生成的干涉条纹,结果证明,该方法不仅很好地抑制了噪声,而且具有良好的干涉条纹保持特性     

多波段InSAR差分滤波相位解缠方法

依据干涉图零中频矢量滤波经验,设计了多波段InSAR干涉图的差分滤波相位解缠方法。该方法将较短波长干涉图与较长波长干涉图的解缠结果进行差分处理,以降低干涉条纹频率,提高滤波效果和相位解缠性能,从而以较长波长干涉图的解缠结果指导较短波长干涉图的相位解缠。充分利用不同波段干涉图之间的互补相位信息,提高相位解缠的可靠性和解缠精度。采用由DEM仿真的多波段干涉图进行了相位解缠试验,得到了满意的解缠结果,验证了该解缠方法的有效性。