森林或城市區(qū)域高分辨干涉相位濾波方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及干涉合成孔徑雷達(dá)成像技術(shù)，公開了一種森林或城市區(qū)域高分辨干涉相位濾波方法，其在森林或城市區(qū)域高分辨干涉相位圖濾波中，為克服廣泛分布的塊狀隨機(jī)噪聲或低相干區(qū)域，在整幅干涉相位圖中選擇獨(dú)立同分布樣本，降低運(yùn)算量，將獨(dú)立同分布樣本的搜索限制在以待濾波像素為中心的固定大小的窗口內(nèi)，稱作濾波窗口。獨(dú)立同分布樣本的選擇過程可通過識(shí)別和去除濾波窗口中的“野值”實(shí)現(xiàn)，這里的“野值”表示濾波窗口中與待濾波像素不滿足獨(dú)立同分布的像素。本發(fā)明的方法在有效保持干涉條紋細(xì)節(jié)的前提下，顯著降低了干涉相位圖中殘點(diǎn)數(shù)目，有效地改善了噪聲抑制效果，提高了對(duì)森林或城市區(qū)域高分辨干涉相位圖的濾波性能。
【專利說明】森林或城市區(qū)域高分辨干涉相位濾波方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及干涉合成孔徑雷達(dá)成像技術(shù)，特別涉及一種森林或城市區(qū)域高分辨干涉相位濾波方法。
【背景技術(shù)】
[0002]合成孔徑雷達(dá)(SyntheticApertureRadar, SAR)通過平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)合成長孔徑,實(shí)現(xiàn)高分辨率雷達(dá)成像技術(shù)，具備全天時(shí)、全天候?qū)Φ爻上竦哪芰?。SAR圖像已在森林生物量檢測(cè)、地形及城市沉降測(cè)量、海洋和海冰觀測(cè)、地質(zhì)災(zāi)害救援與評(píng)估等領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。目前，SAR成像正朝著高分辨或超高分辨率(如0.1米)的方向發(fā)展。
[0003]干涉合成孔徑雷達(dá)(InterferometricSynthetic Aperture Radar, InSAR)利用沿垂直航向分布的兩副或多副天線獲取同一地面場景的兩幅或多幅SAR圖像，通過干涉處理得到的干涉相位差測(cè)量森林區(qū)域地形及城市區(qū)域沉降。然而，InSAR獲取的測(cè)量干涉相位包括真實(shí)干涉相位和加性噪聲，這些加性噪聲由信噪比、時(shí)間去相干、基線去相干等因素引入，將影響地形或形變測(cè)量的精度。因此，針對(duì)高分辨率SAR圖像及干涉相位圖的特性，研究高性能的干涉相位濾波技術(shù)對(duì)于提高地形及沉降測(cè)量精度具有重要的意義。
[0004]對(duì)于短波雷達(dá)(如X波段)，由于傳播衰減率較高，森林區(qū)域的散射特性更接近于面反射，散射體可看作分布于不同坡度的平面上，這樣，樹木冠蓋的“橢球”形將導(dǎo)致雷達(dá)陰影的存在。在低分辨率SAR圖像中，樹木冠蓋的雷達(dá)陰影在SAR圖像中僅占據(jù)少量像素，然而在(超)高分辨率情況下，樹木冠蓋的雷達(dá)陰影將呈塊狀在SAR圖像中廣泛分布。這些樹木冠蓋的雷達(dá)陰影使干涉相位圖中存在廣泛分布的塊狀隨機(jī)噪聲，將破壞干涉成像的局部空間平穩(wěn)性的假設(shè)前提，導(dǎo)致方形濾波窗口中的樣本不再滿足獨(dú)立同分布。
[0005]對(duì)于高分辨率城市區(qū)域干涉相位圖，每條道路或者建筑物將比低分辨率情況下占據(jù)更多的像素，因此由道路鏡面反射或建筑物雷達(dá)陰影導(dǎo)致的低相干區(qū)域也將在干涉相位圖中廣泛分布。這同樣將破壞局部空間平穩(wěn)性假設(shè)，導(dǎo)致傳統(tǒng)濾波方法的性能下降甚至無法工作。
[0006]迄今為止，國內(nèi)外已提出了很多用于InSAR干涉相位濾波的算法，但這些算法基本上未考慮高分辨率干涉相位圖的特點(diǎn)，而是基于局部空間平穩(wěn)性假設(shè)選擇樣本。J.S.Lee等人于1998年提出利用一組方向性窗口和加性噪聲模型獲取真實(shí)干涉相位的最小均方誤差估計(jì)，稱為Lee濾波。在大配準(zhǔn)誤差情況下，李真芳等人提出通過聯(lián)合周圍相鄰像素的相干信息來估計(jì)干涉相位。索志勇和E.Trouve分別利用局部相位解纏和改進(jìn)的多重信號(hào)分類(Multiple-Signal Classification, MUSIC)算法估計(jì)干涉相位圖的二維條紋頻率,然后對(duì)原始干涉相位補(bǔ)償二維條紋頻率后進(jìn)行均值濾波。G.Vasile等人借助SAR圖像幅度信息和局部區(qū)域增長策略獲取濾波樣本，可部分克服局部空間穩(wěn)定性假設(shè)不滿足帶來的限制，然而正如算法的作者指出，該方法不適用SAR圖像幅度與地形不一致的情況，如農(nóng)田或城市區(qū)域。
【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明的目的在于提供一種森林或城市區(qū)域高分辨干涉相位濾波方法，能夠?yàn)V除干涉相位圖中存在的廣泛分布的塊狀隨機(jī)噪聲或低相干區(qū)域，使得整幅干涉相位圖符合獨(dú)立同分布，滿足干涉成像的局部空間平穩(wěn)性的假設(shè)前提。
[0008]本發(fā)明的基本思路是:在森林或城市區(qū)域高分辨干涉相位圖濾波中，為克服廣泛分布的塊狀隨機(jī)噪聲或低相干區(qū)域，在整幅干涉相位圖中選擇獨(dú)立同分布樣本。為了降低運(yùn)算量，將獨(dú)立同分布樣本的搜索限制在以待濾波像素為中心的固定大小的窗口內(nèi)，稱作濾波窗口。獨(dú)立同分布樣本的選擇過程可通過識(shí)別和去除濾波窗口中的“野值”實(shí)現(xiàn)，這里的“野值”表示濾波窗口中與待濾波像素不滿足獨(dú)立同分布的像素。
[0009]為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)。
[0010]一種森林或城市區(qū)域高分辨干涉相位濾波方法，其特征在于，包括以下步驟:
[0011]步驟1，在測(cè)量干涉相位圖中，選定以待濾波像素U為中心的濾波窗口，對(duì)濾波窗口內(nèi)待濾波像素u及其周邊像素t，分別建立以待濾波像素u和周邊像素t為中心的對(duì)應(yīng)相似窗口，其中相似窗口的長寬尺寸均小于濾波窗口 ；待濾波像素U和周邊像素t間的相似距離dt, dt的計(jì)算由式(I)給出
[0012]4=^||v?-v(|[(I)
[0013]其中，Vu表示以待濾波像素U為中心的相似窗口中像素的干涉相位組成的矢量，Vt表示以周邊像素t為中心的相似窗口中像素的干涉相位組成的矢量，N為矢量Vu或Vt的維數(shù)，η表示η-范數(shù)；
[0014]步驟2，計(jì)算待濾波像素u與待濾波窗口中所有周邊像素t的相似距離，然后構(gòu)建相似距離集合Du如式(4)
[0015]Du = {dt 11 e WsJ (4)
[0016]其中，Wse表示待濾波窗口，t表示待濾波窗口中待濾波像素u的任一周邊像素；
[0017]步驟3，調(diào)整相似距離的判別門限，識(shí)別和剔除濾波窗口中“野值”，剩余濾波窗口中的像素構(gòu)成有效像素集合Pu，“野值”表示濾波窗口中與待濾波像素不滿足獨(dú)立同分布的像素；
[0018]步驟4，根據(jù)有效像素集合Pu，利用加權(quán)平均估計(jì)待濾波像素u的干涉相位，并由式(7)計(jì)算其權(quán)值
[0019]wt = l-(dt/A)2 (7)
[0020]式中，Wt表示周邊像素t中的有效像素的濾波權(quán)值；
[0021]最后，待濾波像素u的干涉相位估計(jì)A表示為式(8)
【權(quán)利要求】
1.一種森林或城市區(qū)域高分辨干涉相位濾波方法，其特征在于，包括以下步驟: 步驟1，在測(cè)量干涉相位圖中，選定以待濾波像素U為中心的濾波窗口，對(duì)濾波窗口內(nèi)待濾波像素u及其周邊像素t，分別建立以待濾波像素u和周邊像素t為中心的對(duì)應(yīng)相似窗口，其中相似窗口的長寬尺寸均小于濾波窗口 ；待濾波像素u和周邊像素t間的相似距離dt, dt的計(jì)算由式(I)給出 <=士 InIL⑴ 其中，Vu表示以待濾波像素u為中心的相似窗口中像素的干涉相位組成的矢量，Vt表示以周邊像素t為中心的相似窗口中像素的干涉相位組成的矢量，N為矢量Vu或Vt的維數(shù)，η表示η-范數(shù)； 步驟2，計(jì)算待濾波像素u與待濾波窗口中所有周邊像素t的相似距離，然后構(gòu)建相似距離集合Du如式(4) Du = Rt e WsJ (4) 其中，Wse表示待濾波窗口，t表示待濾波窗口中待濾波像素u的任一周邊像素； 步驟3，調(diào)整相似距離的判別門限，識(shí)別和剔除濾波窗口中“野值”，剩余濾波窗口中的像素構(gòu)成有效像素集合Pu，“野值”表示濾波窗口中與待濾波像素不滿足獨(dú)立同分布的像素； 步驟4，根據(jù)有效像 素集合Pu，利用加權(quán)平均估計(jì)待濾波像素u的干涉相位，并由式(7)計(jì)算其權(quán)值
wt = l-(dt/A)2 (7) 式中，wt表示周邊像素t中的有效像素的濾波權(quán)值； 最后，待濾波像素u的干涉相位估計(jì)又表示為式(8) n r\ ^=arS YiwA,Λ,ζ,(8) 其中，Amt為主SAR圖像對(duì)應(yīng)的周邊像素t中的有效像素的幅度，Ast為輔SAR圖像對(duì)應(yīng)的周邊像素t中的有效像素的幅度，Zt為周邊像素t中的有效像素的復(fù)相位矢量，且Zt不包含幅度信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的森林或城市區(qū)域高分辨干涉相位濾波方法，其特征在于，所述步驟I中，計(jì)算待濾波像素u和周邊像素t間的相似距離dt，dt的由式(2)給出
忒=丄Iv -V I!=丄y
? jy-ll " iIIi N ?(2)
-J-V1 ] —
~?ντ — 式中，N為矢量Vu或Vt的維數(shù)，i表示矢量Vu或Vt中的第i個(gè)元素，fP和nui分別為矢量Vu中第i個(gè)元素的真實(shí)干涉相位和加性噪聲，％和nti分別為矢量Vt中第i個(gè)元素的真實(shí)干涉相位和加性噪聲；Anti分別為第i個(gè)元素的干涉相位差和加性噪聲相位差，可表示為式(3)
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的森林或城市區(qū)域高分辨干涉相位濾波方法，其特征在于，步驟3中，待濾波窗口中“野值”的識(shí)別和去除準(zhǔn)則由式(5)給出
Pu = {t I dt〈 μ.median [Du], dt<A, t e WsJ (5) 其中，Pu表示待濾波窗口中剩余有效像素組成的有效像素集合，median [.]表示獲取集合元素中值的操作；μ為輸入控制參數(shù)，用于控制待濾波窗口中剩余有效像素的數(shù)目；Α表示相似距離的判別門限最大值，相似距離大于A的周邊像素將被直接作為“野值”。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的森林或城市區(qū)域高分辨干涉相位濾波方法，其特征在于，步驟3中，相似距離的判別門限最大值A(chǔ)的選定方法是:將相似距離集合Du中元素按升序排列，將相似距離集合Du的維數(shù)記為1ΧΜ，選取第LOMxM」個(gè)元素為相似距離的判別門限最大值A(chǔ)，其中L.」:表示取整，L0.95XM」中所選取的0.95可根據(jù)所需做出調(diào)整。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的森林或城市區(qū)域高分辨干涉相位濾波方法，其特征在于，步驟3中，輸入控制參數(shù)μ的選取范圍為0.8-1.0。
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的森林或城市區(qū)域高分辨干涉相位濾波方法，其特征在于，步驟3中，輸入控制參數(shù)μ按照下面方法確定:將剩余有效像素組成的有效像素集合Pu中元素的數(shù)目記為Νρ[μ]，Νρ[μ]是關(guān)于輸入控制參數(shù)μ的函數(shù)；給定輸入控制μ的初始值，且μ.median[Du]〈Α,并預(yù)定的有效像素個(gè)數(shù)門限Nt ； SNp[y]小于預(yù)定的有效像素個(gè)數(shù)門限乂，則對(duì)輸入控制參數(shù)μ進(jìn)行迭代松弛，表示為式(6)
U1= μ + Δ μ
s.t.Np[uJ ^Nt (6)
μ x.median [Dj〈A
minimizeΔ μ 其中，Λ μ為輸入控制參數(shù)μ的松弛量，取值0.1-0.2 迭代松弛后輸入控制參數(shù)μ的取值；式(6) *Np[uJ≥NI和U1.mediar^DuKA,如果不能同時(shí)成立，此時(shí)取μ χ.median [Du] = A。
【文檔編號(hào)】G06T5/50GK103996175SQ201410200575
【公開日】2014年8月20日 申請(qǐng)日期:2014年5月13日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月13日
【發(fā)明者】李真芳, 賈燕華, 李錦偉, 索志勇, 房超 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)