[发明专利]一种基于插值的去平地效应方法

摘要

本发明提供一种基于插值的去平地效应方法，所述方法通过对频谱的幅度最大值段进行三次样条插值使得图像的频率间隔更小，从而获得更加准确的峰值位置，并获得更加准确的条纹频率，从而能够更加彻底地去平地效应。

主权项

一种一种基于插值的去平地效应方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：对复干涉相位图的每行进行傅里叶变换，求取频谱，并按幅度求和，即：并计算其最大值：B₁＝max[X₁(k)]；步骤2：取所述最大值B₁处左右各两个象素点，共计五个点作为距离向待插值向量；步骤3：采用三次样条插值算法对所述距离向待插值向量中每两个点之间进行100个样点的插值计算，得到由400个样点组成的距离向插值向量Y₁(n)；步骤4：求取插值向量Y₁(n)中的最大值C₁＝max[Y₁(n)]作为频谱幅度最大值；步骤5：确定所述频谱幅度最大值C₁对应的条纹频率作为距离向的峰值频率，然后对距离向频谱进行圆周位移，使得条纹的距离向峰值频率移到频谱的零频处；步骤6：将圆周位移后的距离向频谱进行傅里叶反变换，即可得到去距离向平地的干涉相位图步骤7：对去距离向平地的干涉相位图的每列进行傅里叶变换，求取频谱，并按幅度求和，即：并计算其最大值：B₂＝max[X₂(k)]；步骤8：取所述最大值B₂处左右各两个象素点，共计五个点作为方位向待插值向量；步骤9：采用三次样条插值算法对所述方位向待插值向量中每两个点之间进行100个样点的插值计算，得到由400个样点组成的方位向插值向量Y₂(n)；步骤10：求取插值向量Y₂(n)中的最大值C₂＝max[Y₂(n)]作为频谱幅度最大值；步骤11：确定所述频谱幅度最大值C₂对应的条纹频率作为方位向的峰值频率，然后对方位向频谱进行圆周位移，使得条纹的方位向峰值频率移到频谱的零频处；步骤12：将圆周位移后的方位向频谱进行傅里叶反变换，即可得到去方位向及去距离向平地的干涉相位图其中，复干涉相位图的行方向为方位向，列方向为距离向。