[发明专利]一种改进的最小费用流InSAR相位解缠方法

说明书

本发明涉及一种改进的最小费用流InSAR相位解缠方法，最小费用流相位解缠模型是全局优化，在计算到相位梯度之后，进行路径积分时容易造成误差叠加。当合成孔径雷达获取的目标地形过于陡峭，相邻像素间目标的高程差超出了模糊范围时，会造成真实相位值存在跳变，导致最小费用流算法存在解缠错误传递。地面控制点能够辅助InSAR相位解缠，提高解缠成功率。但是现有的相位解缠算法均是在获得解缠结果后利用控制点进行校正，而没有真正将控制点信息融入到最小费用流解缠算法中。本发明通过构造合理的优化目标函数，减小了最小费用流解缠模型因为路径积分引起的噪声叠加，同时在解缠算法的模型中引入控制点信息，使得解缠的结果更精确。

技术领域

本发明涉及一种改进的最小费用流InSAR相位解缠方法，属于信号处理领域。

背景技术

在InSAR数据处理过程中，相位解缠是合成孔径雷达干涉测量的关键流程，它的准确性直接影响到InSAR生成数字高程模型的精确性。现有的相位解缠方法均假设各相邻像素的干涉相位差的绝对值小于π。但是，阴影、去相关等因素引起的噪声和突变地形往往造成相位数据不连续，给相位解缠带来了极大的困难。目前大部分算法都无法圆满地解决这些问题，解缠的结果常常会存在较大的误差，由此得到的数字高程模型就会与实际情况存在较大的差别。如何能够从质量较差的数据当中提取有用的信息，而抑制噪声对解缠过程的影响，成为一个亟待解决的问题。

传统的最小费用流解缠算法最早见于Costantini等提出的基于网络流的相位解缠方法，这种方法是将相位解缠问题转化为最小化问题，通过在全局范围内搜索路径和最短枝切来求得最小化问题的最优解。该方法可以应用于规则网络(网格)，也可以用于不规则网络(三角网)。

传统最小费用流解缠算法存在的问题：第一，作为全局优化的模型，当某一个点解缠错误时，路径积分会引发通过该点路径上的其他点相位解缠错误；第二，在路径积分的过程中，由于每个像素点的噪声叠加，从而扩大噪声的影响，可能会引起相位的跳变，造成解缠的错误。第三，图像相邻像素对应的地形高程出现了大于模糊高程的突变时，即相邻像素相位真实值本身存在相位跳变时，最小费用流相位解缠往往出现区域性的解缠错误。

本发明一方面构建噪声最小的优化模型，降低了噪声叠加对解缠结果的影响，另一方面在模型中引入控制点矫正一项，能够有效减少传统最小费用流因为复杂地形而引起的区域性解缠错误，提高解缠成功率。

发明内容

本发明技术解决问题：为了解决传统最小费用流解缠的问题，提供一种改进的最小费用流InSAR相位解缠方法，有效减少传统最小费用流相位解缠因为复杂地形引起的区域性解缠错误，提高解缠成功率。

本发明技术解决方案：一种改进的最小费用流InSAR相位解缠方法，实现为：

第一步：利用最小费用流算法分别获得图像相位矩阵距离向和方位向的离散导数残差矩阵；

第二步：基于第一步所述的离散导数残差矩阵，建立噪声最小的优化模型，降低噪声引起的误差，在噪声最小的优化模型中引入多个控制点相位来进一步校正解缠结果，提高解缠的准确率。

第三步：对包含控制点校正项的最优化函数求导，并利用奇异值分解方法求解导数为零的值，也即原函数的最优解，得出的解为解缠相位。

所述第一步具体实现如下：

(11)利用距离向和方位向偏导数表示离散导数残差值；

设大小为M行N列的缠绕干涉相位矩阵为：

F_i,j，(i,j)∈S,S＝{(i,j)|0≤i≤M-1,0≤j≤N-1} (1.1.1)

最小费用流利用缠绕函数来构建解缠函数，首先利用缠绕相位的离散偏导数作为真实相位离散偏导数的初始估计值，缠绕函数的相位梯度是一个有旋场，解缠函数的相位梯度为无旋场，相位解缠的问题转化为寻找离散偏导数的残差：