基于Matlab的InSAR条纹图典型滤波算法研究与对比

发布时间：2024-03-05 05:13

　　合成孔径雷达干涉测量(InSAR)是测绘地理信息领域快速发展的一项大地测量技术,也是卫星应用领域广泛应用的一项空间对地观测技术。本文着重对InSAR中相位噪声滤波的几种典型算法进行研究与对比,为不同滤波场景下的算法选择提供一定的参考。

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【部分图文】：

图1InSAR技术流程

在某些情况下，InSAR技术能够起到其他光学遥感技术起不到的作用[2]。但是由于噪声的干扰，干涉条纹可能并不明显，甚至完全淹没在噪声中，使得相位图中残留点数量过大，造成相位解缠积分路径选取时容易产生局部误差，并向全局传播，导致解缠不一致[6]。作为InSAR数据处理的重要步骤....

图2中值滤波算法设计

Goldstein滤波属于一种经典的频域滤波算法。它的基本思想是将干涉条纹图分割为重叠率不小于75%的滑动窗口，通过离散傅里叶变换计算每个窗口的相位功率谱，并对该功率谱进行平滑，最后进行傅里叶逆变换得到滤波后图像[7]。Goldstein滤波算法设计如图3所示。本文FFT局域窗口....

图3Goldstein滤波算法设计

图2中值滤波算法设计3)中值-自适应二级去噪滤波

图4中值-自适应二级去噪滤波算法设计

中值-自适应二级去噪滤波是中值滤波与基于梯度的自适应滤波的优化与综合，可以很好地解决梯度幅度较大的毛刺状噪声的影响，同时保留图像的边缘信息。其滤波的基本思想包含两个环节:(1)将干涉图像分解为实部和虚部并分别进行中值滤波;(2)进行基于梯度的自适应滤波(本文迭代次数为5)。其算法....

本文编号：3919736