[发明专利]一种星载InSAR图像精细配准与立体测量方法

权利要求书

1.一种星载InSAR图像精细配准与立体测量方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤101、利用基于互相关和多项式拟合的配准方法，计算多项式配准偏移量图和粗配准的辅单视复数图像；

步骤102、对主单视复数图像和粗配准的辅单视复数图像进行网格分块，基于改进的均值归一化去平地相干系数计算辅单视复数图像块在不同偏移量下的相干系数；

步骤103、通过对步骤102中计算的不同偏移量下的相干系数分布插值计算峰值精确位置作为网格块的距离向偏移量，记录峰值大小作为最优相干系数，并对多峰值情况加权估计网格块偏移量；

步骤104、利用相干性掩膜插值和滤波算法对网格块距离向的偏移量进行平滑处理，得到立体测量距离向相对偏移量图，并结合多项式配准偏移量图计算立体测量绝对偏移量，经去平地处理得到立体测量相对高程图；

步骤105、根据立体测量距离向相对偏移量图，对粗配准后的辅单视复数图像进行重采样，得到精细配准的辅单视复数图像，在进行干涉处理得到高质量干涉相位图。

2.根据权利要求1所述的一种星载InSAR图像精细配准与立体测量方法，其特征在于，所述步骤101具体包括：

先在主、辅单视复数图像同一区域中选取一定数量的区块，采用互相关方法进行配准，再利用多项式对配准偏移结果进行拟合，得到粗配准偏移量，对辅单视复数图像进行重采样，得到粗配准的辅单视复数图像，减少精细配准的搜索范围。

3.根据权利要求2所述的一种星载InSAR图像精细配准与立体测量方法，其特征在于，所述步骤102具体包括：

对主单视复数图像和粗配准的辅单视复数图像以固定窗口大小进行网格块划分，随后估计偏移量的搜索范围和间距，基于均值归一化去平地相干系数，计算辅单视复数图像块在不同偏移量下的相干系数。

4.根据权利要求3所述的一种星载InSAR图像精细配准与立体测量方法，其特征在于，所述步骤103具体包括：

计算均值归一化去平地相干系数分布的峰值点位置，对峰值点及其附近的数个点进行插值，计算最大值的精确位置作为网格块的距离向偏移量，并将该最大值作为最优相干系数；对于多峰值情况，利用峰值大小作为权重，加权估计峰值的位置，作为网格块的距离向偏移量。

5.根据权利要求4所述的一种星载InSAR图像精细配准与立体测量方法，其特征在于，所述步骤104具体包括：

对峰值估计时记录的相系数图中系数较低的值进行掩膜处理，对掩膜遮盖的位置进行插值，随后采用中值滤波和非局部均值滤波算法对网格块的距离向偏移量进行平滑处理，得到立体测量相对偏移量图；随后，结合多项式配准偏移量图计算立体测量绝对偏移量，经去平地处理获得雷达坐标系下的立体测量相对高程图。

6.根据权利要求5所述的一种星载InSAR图像精细配准与立体测量方法，其特征在于，所述步骤105具体包括：

对立体测量相对偏移量图进行插值，使其与粗配准的辅单视复数图像的尺寸相同，依据每个像素的偏移量值对粗配准的辅单视复数图像进行重采样，得到精细配准的辅单视复数图像；随后对主单视复数图像和精细配准的辅单视复数图像进行干涉处理，得到高质量干涉相位图。

7.根据权利要求3所述的一种星载InSAR图像精细配准与立体测量方法，其特征在于，所述均值归一化去平地相干系数的计算方法如下：

所述首先以网格形式，将图像块再次均匀分割为N_p个子块，分别计算每个子块的相干系数γ_q：

其中，I_m、I_s分别为子图像块区域内的主、辅单视复数图像，为I_s的共轭，E{}表示对所有的元素求均值，表示自然常数e的次方，|I_m|²表示计算I_m中每个元素的模的平方，|I_s|²表示计算I_s中每个元素的模的平方，γ_q中的q表示子块编号。；

随后再对这些子块进行均值，从而得到均值归一化去平地相干系数

其中，q为子块编号，为从1到N_p的整数，N_p为分割子块个数，初始的分割子块个数N_p为1，当均值归一化去平地相干系数小于设定相干性阈值时，增加N_p的个数，其中N_p∈{n²,n＝1,2,3.....}，直到满足相干性阈值，如果不满足要求，则选取最大时的N_p作为最优结果。