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。     

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。     

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干涉图的零中频矢量滤波算法

提出一合成孔径雷达干涉测量干涉图的滤波方法。该方法引入无线电技术中的零中频技术,将干涉图由高的中心频率变为零中频信号,再将信号分解至矢量空间中的两路正交信号,得到正弦支路信号和余弦支路信号,并分别进行低通滤波处理,最后根据滤波后的两路正交信号计算出滤波后的零中频干涉图,并恢复干涉图的原始频率,得到原始干涉图的滤波结果。实验结果表明:该方法滤波效果较好,能够解决干涉图条纹密集时滤波处理困难、效果较差的问题。     

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。     

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。     

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。     

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CUDA的高效并行遥感影像处理

近年来,随着空间遥感技术的发展,使得遥感影像数据呈几何级数增长,遥感影像的处理面临数据量大、密集度高、计算复杂度高和运算量大等问题。在分析最新GPU（图形处理单元）的并行架构和统一计算设备架构（CUDA）灵活的可编程性的基础上,提出了一种基于CUDA的遥感影像的高效处理方法,以遥感影像处理中常用的快速傅里叶变换、边缘检...     

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。     

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。     

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干涉图的高斯加权圆周期滤波

本文在阐述与分析传统圆周期滤波方法--圆周期中值滤波的基础上,结合高斯函数,提出了高斯加权圆周期滤波算法,用真实的SAR干涉图数据实验,证明了该方法具有较好的滤波效果.     

基于CPU与GPU/CUDA的数字图像处理程序的性能比较

测绘系统通常有大量图像处理工作,而户外图像采集系统更需要极高的实时性。通过对GPU与CPU分别进行数字图像处理性能测试,结果表明GPU并行计算可以大幅提高图像处理性能:可优化图像预处理、后处理速度,使测绘系统更加实时高效。     

基于GPU并行处理技术的影像畸变差修正

分析了利用GPU并行处理技术实现畸变差修正的可能性及任务分配方法,提出了基于GPU的数码影像畸变差修正算法流程,验证了算法的可行性和高效性。     

CUDA和OpenCV图像并行处理方法研究

CUDA架构与传统GPU通用计算相比,编程更简单、应用领域更广泛,将CUDA架构引入到图像处理中可以提高图像的处理效率。本文提出了一种基于CUDA和OpenCV的图像并行处理方法,实现了图像二值化以及融合,经实验结果表明基于该方法可以提高图像处理效率;将该方法集成到MFC框架,能够应用到实际工程开发领域。