[发明专利]基于预处理和自适应遗传模拟退火算法的相位解缠方法

说明书

技术领域

本发明涉及INSAR相位解缠技术领域，尤其涉及一种基于预处理和自适应遗传模拟退火算法的相位解缠方法。

背景技术

干涉合成孔径雷达(Interferometric Synthetic Aperture Radar，INSAR)是一种高精度遥感测量技术，与传统的光学遥感相比，它具有全天候、全天时、低成本等优点。INSAR通过使用两幅或多幅同一地区的SAR图像的相位差ψ来获取地面数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)和形变量。但是，在实际数据处理过程中，所提取的相位是ψ对2π取模所得到的，其取值范围为(-π,π]，一般称其为缠绕相位，而地面上目标的高度是与真实相位差ψ成比例的，因此，只有找回所丢失的2nπ，才能恢复真实相位差ψ，从而得到准确的地面高程信息。这种由缠绕相位恢复到真实相位的过程称为相位解缠，如下式所示：由于在实际的测量过程中，雷达阴影、失相关噪声、影像配准等因素会引起相位数据的不连续，在干涉相位图中表现为残差点(residue)，如果忽略残差点直接进行相位解缠，误差将在全图进行传播。因此，相位解缠的关键之处就在于如何从存在残差点的干涉相位图中准确地恢复出真实相位。

目前，常用的解缠算法大致可以分为以下三类：路径跟踪法、最小范数法和网络规划法。其中Goldstein枝切线法作为路径跟踪法中的代表性算法，有着流程简单、运算速度快和精度高的优点，但该方法只是连接最邻近的残差点，致使残差点密集处设置的枝切线过长且容易形成“孤岛”。由于较短的枝切线不仅更容易在解缠时被避开，而且也能降低围成封闭区域的概率，因此，枝切线越短，解缠效果越好。在文献《基于改进粒子群算法的二维相位解缠方法》中，改进的粒子群算法用来计算正负残差点的最优匹配，缩短枝切线长度。在文献《基于蚁群算法的INSAR相位解缠算法》中，每个残差点被类比为TSP问题中的一个城市，之后使用蚁群算法被用来求解所有连接所有残差点的最短路径，求得最短路径后再对路径进行分割，从而得到很多电量平衡的小段枝切线。然而，上述两种技术方案在残差点数量很少时能获得较为理想的效果，但由于残差点的数量直接决定优化算法的复杂度，因此，当残差点数量较多时，运算时间将急剧增加，两种方法都不能在较短的时间内得到很满意的效果。同时，第二种方法将残差点类比于TSP问题中的城市，因此，蚁群算法必须将所有残差点都必须考虑在内，而且最后还要进行路径分割，操作起来较为复杂。

发明内容

本发明的目的在于通过一种基于预处理和自适应遗传模拟退火算法的相位解缠方法，来解决以上背景技术部分提到的问题。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于预处理和自适应遗传模拟退火算法的相位解缠方法，其包括如下步骤：

S101、设置距离阈值R，对距离阈值R内的邻近偶极子对残差点进行预处理；

S102、使用自适应遗传模拟退火算法计算剩余残差点的优化组合；

S103、在干涉相位图中用枝切线连接步骤S102得到的每对所组合的正负残差点，使用洪水漫淹法(Flood-fill)绕开枝切线进行相位解缠。

特别地，所述步骤S101具体包括：

S1011、识别干涉相位图中的残差点，分别将正、负残差点标记为“+1”和“-1”极性，并对所有残差点标记为不平衡，设置距离阈值R；

S1012、找到一个不平衡残差点，并以该残差点为中心，放置一个N×N(N＝3)搜索窗，若该残差点为边界点，则执行步骤S1013，否则执行步骤S1014；

S1013、在N×N搜索窗内搜索残差点，将所有找到的残差点与中心残差点用枝切线相连，并对每个残差点标记为平衡；若无其他残差点，则将中心残差点设置成枝切线，并标记为平衡，返回步骤S1012；

S1014、在N×N搜索窗内搜索异性残差点，若找到，则在该点和中心残差点之间设置枝切线，并将这两个残差点标记为平衡，返回步骤S1012；若未找到，则判断搜索窗是否已到达图像边界，若已到达边界，则将该点与边界相连，标记为平衡后返回步骤S1012，否则执行步骤S1015；

S1015、令N＝N+2，若N≤2R+1，则返回步骤S1014；若N>2R+1，则放弃对该点的操作，返回步骤S1012。

特别地，所述步骤S101进一步包括：重复步骤S1011至S1015，遍历所有残差点后，若剩余不平衡的残差点数量不相等，则通过将最靠近边界的残差点与边界相连或增加边界点的方式来实现残差点数量平衡。