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。