[發明專利]SAR干涉圖小波降噪處理方法及其處理裝置

有效

• 申請號: 202210020853.6
• 申請日: 2022-01-10
• 公開（公告）號: CN114355348B
• 公開（公告）日: 2022-11-08
• 發明（設計）人: 陳智宏;路芳;倪艷;張健欽;李夢薇;張學東;黃宜婕;李琳;林亨
• 申請（專利權）人: 交通運輸部路網監測與應急處置中心;北京建筑大學
• 主分類號: G01S13/90
• 分類號: G01S13/90
• 代理公司: 北京遠大卓悅知識產權代理有限公司 11369
• 代理人: 吳朝陽

1.SAR干涉圖小波降噪處理方法，其特征在于，包括：

步驟一、確定SAR干涉圖中的信號點和噪聲點，構建噪點識別矩陣，以便于僅對噪聲點進行濾波降噪處理；

步驟二、提取出含有噪聲的干涉圖數據，分解為實部和虛部，利用Biorthogonal小波基對實部和虛部分別進行小波分解，并采用白化檢驗的方式使小波分解的層數達到最優；

步驟三、利用改進的小波閾值函數和Birge-Massart懲罰函數自適應獲取的分層閾值對小波分解后得到的小波系數進行處理，即對實部和虛部分別進行濾波降噪；

步驟四、對濾波降噪后的實部和虛部進行小波重構，獲取濾波降噪后的干涉圖，并結合步驟一中SAR干涉圖中的信號點，獲取最終的降噪干涉圖；

其中，所述步驟三中，改進的小波閾值函數為:

其滿足：

其中，為施加閾值改進后的小波系數，t為閾值，sgn(·)為符號函數。

2.如權利要求1所述的SAR干涉圖小波降噪處理方法，其特征在于，對實部和虛部分別進行小波分解時采用的二維Mallat快速分解公式為：

其中，d為小波系數，c為尺度系數，V、H和D分別為垂直方向、水平方向和對角線方向，j為尺度，h(N)為低通濾波器系數，g(N)為高通濾波器系數，m、n為二維信號的序列，k＝2m+N，l＝2n+N，m,n,k,l∈Z；

對濾波降噪后的實部和虛部進行小波重構，采用的二維Mallat重構公式為：

3.如權利要求1所述的SAR干涉圖小波降噪處理方法，其特征在于，所述步驟一具體包括：

計算SAR干涉圖中的每一個點的相鄰像素點的相位梯度；

判斷相位梯度累計值是否為零；

若不為零，則將該點設為噪聲點，反之，將該點設為信號點；

設置噪聲點的值為1，信號點的值為0，構造元素為0/1的噪點識別矩陣。

4.如權利要求3所述的SAR干涉圖小波降噪處理方法，其特征在于，SAR干涉圖中每一個點(x，y)的相鄰像素點的相位梯度計算方式為：

Δ₁＝p_x,y-p_x+1,y

Δ₂＝p_x+1,y-p_x+1,y+1

Δ₃＝p_x+1,y+1-p_x,y+1

Δ₄＝p_x,y+1-p_x,y

其中，p為對應像素值，相位梯度累計值

5.如權利要求2所述的SAR干涉圖小波降噪處理方法，其特征在于，所述采用白化檢驗的方式使小波分解的層數達到最優的具體過程為：

S1、預設分解層數f為1；

S2、獲取小波分解后的小波系數d_f,j；

S3、計算自相關性系數ρ_f，計算方式為：

其中，{d_u，u＝1,2,3,…,P}是將小波系數以序列的方式表示，{ρ_f，f＝1,2,……,Q}是自相關系數序列；

S4、判斷ρ_f是否小于等于

S5、若小于等于，則f＝f+1，繼續執行S2、S3和S4；

S6、若不小于等于，則確定最優分解層數f_best＝f-1。

6.如權利要求1所述的SAR干涉圖小波降噪處理方法，其特征在于，所述Birge-Massart懲罰函數的表達式為：

crit(r)＝-sum(w(v)²,v≤r)+2sigma²r(ALPHA+log(M/r))；

thr＝|w(r*)|，

其中，w(v)為按照絕對值遞減的順序存儲的小波系數，ALPHA為稀疏參數，M是小波系數的個數，r*為Birge-Massart懲罰函數的極小值，thr為分層閾值。