基于最小无穷范数的二维相位解缠绕方法技术

本发明专利技术属于雷达信号处理领域，公开了一种基于最小无穷范数的二维相位解缠绕方法，包括：获取干涉相位图，从而得到干涉相位图的缠绕相位矩阵；计算得到干涉相位图的水平缠绕相位梯度矩阵和干涉相位图的垂直缠绕相位梯度矩阵；计算干涉相位图的水平绝对相位梯度估计值矩阵和垂直绝对相位梯度估计值矩阵；计算得到干涉相位图的绝对相位矩阵，干涉相位图的绝对相位矩阵为干涉相位图解缠绕的结果，能够有效改进传统二维相位解缠绕方法的求解精度。

Two dimensional phase unwrapping method based on minimum infinite norm

The invention belongs to the field of radar signal processing, and discloses a method of winding solution of two-dimensional infinite norm based on minimum phase includes obtaining interferograms, and winding phase matrix of interferogram; the calculated vertical winding phase gradient matrix of interferogram of winding phase gradient matrix and interferogram calculation; the interferogram level absolute phase gradient estimation matrix and the absolute vertical phase gradient estimation matrix; calculate the absolute phase matrix of the interferogram, the absolute phase matrix interferogram for interferometric phase diagram of winding results, can effectively improve the traditional two-dimensional phase solution precision winding method.

【技术实现步骤摘要】
基于最小无穷范数的二维相位解缠绕方法
本专利技术属于雷达信号处理
，尤其涉及一种基于最小无穷范数的二维相位解缠绕方法，适用于干涉合成孔径雷达(InSAR)系统的相位解缠绕问题。
技术介绍
作为传统合成孔径雷达(SAR)的发展，InSAR系统能够全天候、全天时工作，这项技术在地形测绘、地表形变监测与自然灾害检测等诸多方面均有应用，因此，InSAR技术的发展一直受到了高度重视，而相位解缠绕(PhaseUnwrapping，PU)是其中的关键处理步骤。基于Lp-norm的PU方法是最具代表性的一类方法，在传统观点下，认为p值越大越不利于相位解缠绕，因为p值越大，优化模型就越倾向于让高质量区域分担来自低质量区域(即残点密集区域)的不连续相位梯度误差，这样所获得的PU结果相对平滑，但会造成低质量区域所产生的误差向高质量区域扩散，导致求解精度的下降。为了保证高质量区域的求解精度，传统PU观点倾向于保证求解结果与输入条纹一致，然而，尽管这种做法保证了高质量区域的求解精度，但是当输入条纹中存在低质量区域时，这些区域几乎不存在有效信息，此时要求PU结果与输入条纹一致是不合理的。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术的目的在于提供一种基于最小无穷范数的二维相位解缠绕方法(本专利技术实施例中称为MIN方法)，在进行相位解缠绕的过程中具有自适应滤波功能，能够有效改进传统二维相位解缠绕方法的求解精度。在实际应用中，需要一种方法，不仅能够保证高质量区域的求解精度(即在高质量区域保证条纹一致性)，还应该能对低质量区域进行合理处理(即放宽条纹一致性的限制)。为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案予以实现。一种基于最小无穷范数的二维相位解缠绕方法，所述方法包括：步骤1，获取干涉相位图，所述干涉相位图的大小为m×n，其中，m、n分别为大于零的正整数；图中位置(i,j)处的像素值记为干涉相位图中位置(i,j)处的缠绕相位从而得到干涉相位图的缠绕相位矩阵；其中，i＝1,2,...,m,j＝1,2,...,n；步骤2，根据所述干涉相位图的缠绕相位矩阵，分别计算得到干涉相位图的水平缠绕相位梯度矩阵和干涉相位图的垂直缠绕相位梯度矩阵；步骤3，根据干涉相位图的水平缠绕相位梯度矩阵，计算干涉相位图的水平绝对相位梯度估计值矩阵；根据干涉相位图的垂直缠绕相位梯度矩阵，计算干涉相位图的垂直绝对相位梯度估计值矩阵；步骤4，根据所述干涉相位图的水平绝对相位梯度估计值矩阵、所述干涉相位图的垂直绝对相位梯度估计值矩阵，计算得到干涉相位图的绝对相位矩阵，所述干涉相位图的绝对相位矩阵为干涉相位图解缠绕的结果。本专利技术技术方案的特点和进一步的改进为：(1)步骤2具体包括：(2a)干涉相位图的水平缠绕相位梯度矩阵中位置(i,j)处的水平缠绕相位梯度记为其中，i＝1,2,...,m,j＝1,2,...,n-1；且：其中，表示干涉相位图中位置(i,j+1)处的缠绕相位，表示干涉相位图中位置(i,j)处的缠绕相位；(2b)干涉相位图的垂直缠绕相位梯度矩阵中位置(i,j)处的垂直缠绕相位梯度记为其中，i＝1,2,...,m-1,j＝1,2,...,n；且：其中，表示干涉相位图中位置(i+1,j)处的缠绕相位。(2)步骤3具体包括：(3a)干涉相位图的水平绝对相位梯度估计值矩阵中位置(i,j)处的水平绝对相位梯度估计值记为其中，i＝1,2,...,m,j＝1,2,...,n-1；且：其中，表示干涉相位图的水平缠绕相位梯度矩阵中位置(i,j)处的水平缠绕相位梯度；(3b)干涉相位图的垂直绝对相位梯度估计值矩阵中位置(i,j)处的垂直绝对相位梯度估计值记为其中，i＝1,2,...,m-1,j＝1,2,...,n；且：其中，表示干涉相位图的垂直缠绕相位梯度矩阵中位置(i,j)处的垂直缠绕相位梯度。(3)步骤4具体包括：将干涉相位图的水平绝对相位梯度估计值矩阵中位置(i,j)处的水平绝对相位梯度估计值垂直绝对相位梯度估计值以及位置(i+1,j)处的水平绝对相位梯度估计值位置(i,j+1)处的垂直绝对相位梯度估计值带入如下优化模型：其中，t(i,j)为自由变量，w(i,j)为t(i,j)的权值，集合S＝{(i,j)|i＝1,2...,m-1,j＝1,2,...,n-1)}，ψ(i,j)、ψ(i,j+1)、ψ(i+1,j)和ψ(i+1,j+1)分别表示干涉相位图的绝对相位矩阵在位置(i,j)、位置(i,j+1)、位置(i+1,j)和位置(i+1,j+1)处的绝对相位，是该优化模型要求解的变量。本专利技术为一种具有自适应滤波功能的相位解缠绕方法，在进行相位解缠绕求解时，能够自动识别输入的干涉相位图中的高质量区域和低质量区域，在保证高质量区域的条纹一致性的前提下，还能对低质量区域的噪声进行滤波，提高了相位解缠绕的精度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种基于最小无穷范数的二维相位解缠绕方法的流程示意图；图2为针对仿真干涉相位图，分别展示了本专利技术方法与传统方法的处理结果，所有图的横坐标对应相应矩阵的列，所有图的纵坐标对应相应矩阵的行。图2中，图2(a)为参考解缠绕相位图；图2(b)为参考干涉相位图；图2(c)为仿真的干涉相位图；图2(d)为相关系数图；图2(e)为L∞-norm方法的PU结果图；图2(f)为L2-norm(2范数)方法的PU结果图；图2(g)为L1-norm方法的PU结果图；图2(h)为SNAPHU方法的PU结果图；图2(i)为PUMA方法的PU结果图；图2(j)为MIN方法的PU结果图；图2(k)为图2(a)与2(e)之间的差值结果图；图2(l)为图2(a)与2(f)之间的差值结构图；图2(m)为图2(a)与2(g)之间的差值结果图；图2(n)为图2(a)与2(h)之间的差值结果图；图2(o)为图2(a)与2(i)之间的差值结果图；图2(p)为图2(a)与2(j)之间的差值结果图；图2(q)为L∞-norm方法PU结果的再缠绕相位图；图2(r)为L2-norm方法PU结果的再缠绕相位图；图2(s)为MIN方法PU结果的再缠绕相位图；图3为针对实测干涉相位图，分别展示了本专利技术方法与传统方法的处理结果，所有图的横坐标对应相应矩阵的列，所有图的纵坐标对应相应矩阵的行。图3中，图3(a)为实测的干涉相位图；图3(b)为L∞-norm方法的PU结果图；图3(c)为L2-norm方法的PU结果图；图3(d)为L1-norm方法的PU结果图；图3(e)为SNAPHU方法的PU结果图；图3(f)为PUMA方法的PU结果图；图3(g)为MIN方法的PU结果图；图3(h)为L∞-norm方法PU结果的再缠绕相位图；图3(i)为L2-norm方法PU结果的再缠绕相位图；图3(j)为MIN方法PU结果的再缠绕相位图；图3(k)为图3(a)的滤波结果图；图3(l)为图3(j)的滤波结果图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于最小无穷范数的二维相位解缠绕方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，获取干涉相位图，所述干涉相位图的大小为m×n，干涉相位图中位置(i,j)处的像素值记为干涉相位图中位置(i,j)处的缠绕相位

【技术特征摘要】
1.一种基于最小无穷范数的二维相位解缠绕方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，获取干涉相位图，所述干涉相位图的大小为m×n，干涉相位图中位置(i,j)处的像素值记为干涉相位图中位置(i,j)处的缠绕相位从而得到干涉相位图的缠绕相位矩阵；其中，i＝1,2,...,m,j＝1,2,...,n；步骤2，根据所述干涉相位图的缠绕相位矩阵，分别计算得到干涉相位图的水平缠绕相位梯度矩阵和干涉相位图的垂直缠绕相位梯度矩阵；步骤3，根据干涉相位图的水平缠绕相位梯度矩阵，计算干涉相位图的水平绝对相位梯度估计值矩阵；根据干涉相位图的垂直缠绕相位梯度矩阵，计算干涉相位图的垂直绝对相位梯度估计值矩阵；步骤4，根据所述干涉相位图的水平绝对相位梯度估计值矩阵、所述干涉相位图的垂直绝对相位梯度估计值矩阵，计算得到干涉相位图的绝对相位矩阵，所述干涉相位图的绝对相位矩阵为干涉相位图解缠绕的结果。2.根据权利要求1所述的一种基于最小无穷范数的二维相位解缠绕方法，其特征在于，步骤2具体包括：(2a)干涉相位图的水平缠绕相位梯度矩阵中位置(i,j)处的水平缠绕相位梯度记为其中，i＝1,2,...,m,j＝1,2,...,n-1；且：其中，表示干涉相位图中位置(i,j+1)处的缠绕相位，表示干涉相位图中位置(i,j)处的缠绕相位；(2b)干涉相位图的垂直缠绕相位梯度矩阵中位置(i,j)处的垂直缠绕相位梯度记为其中，i＝1,2,...,m-1,j＝1,2,...,n；且：其中，表示干涉相位图中位置(i+1,j)处的缠绕相位。3.根据权利要求1所述的一种基于最小无穷范数的二维相位解缠绕方法，其特征在于，步骤3具体包括：(3a)干涉相位图的水平绝对相位梯度估计值矩阵中位置(i,j)处的水平绝对相位梯度估计值记为其中，i＝1,2,...,m,j＝1,2,...,n-1；且：其中，表示干涉相位图的水平缠绕相位梯度矩阵中位置(i,j)处的水...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢孟道，蓝洋，于瀚雯，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61