[发明专利]一种基于相位差统计模型的InSAR图像相位解缠方法

摘要

本发明涉及雷达技术领域，尤其涉及合成孔径雷达干涉测量(InSAR)图像处理中的相位解缠技术领域。本发明构造了一种基于相位差统计模型的InSAR图像相位解缠方法，首先利用相位差导数函数和地形高度变化量关系式，推导出InSAR相位差统计函数模型，利用相位差统计函数估计相位的变化顾及系统去相干因素和地形起伏变化对相位解缠的影响；在相位解缠中，利用相位差统计模型作为最小二乘相位解缠的非线性约束条件，并在模型解算中将解缠前后相位差的极值问题替换为解缠前后相位差的整数倍数差值问题，通过求解相位解缠前后整数倍数差最小值进行相位解缠。

主权项

1.一种基于相位差统计模型的InSAR图像相位解缠方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：假定待处理干涉图像行、列像素大小为M×N，将其划分为k×k大小的局部估计窗口，计算相位在行列两个方向的差值，并对相位差在方位向和距离向求导，得到相位差导数，即，离散相位下的相位频率其中，M、N分别表示干涉图相位矩阵的行数和列数；Δx_i,j＝x_i+1,j+x_i‑1,j‑2x_i,j，Δy_i,j＝y_i,j+1+y_i,j‑1‑2y_i,j分别表示干涉图沿x、y方向的相位差值，x_i,j、y_i,j分别表示相位点(i,j)x、y方向的相位值；分别是k×k窗口内的x、y方向的相位差均值；是以窗口中心的相位差导数标准偏差值；步骤二：根据上步相位差导数值估计局部窗口内地形高度变化量的分布；步骤三：根据相位差导数与地形坡度角的关系式估计地形高度变化量；步骤四：根据局部估计窗口内地形高度变化量的二维概率密度分布函数以及地形坡度角与相位差导数的关系函数推导出方位向和距离向相位差统计模型：和其中，l是比例常数，k×k为局部估计窗口的大小，Tc_θ为估计窗口内采样比，θ为入射角，Δf_y和Δf_x分别表示两个方向的相位差导数，d_y(Δf_y)和d_x(Δf_x,W)分别表示地形高度变化量d在方位向和距离向的投影，W＝cosθ(d_y‑tanθ)/k_B，B⊥为基线在垂直于视线方向的投影，即有效基线长度；λ为波长，R₀为斜距；步骤五：利用局部窗口内地形高度变化量分布函数对窗口内相位差进行平滑，即，在估计窗口内将距离向和方位向相位差值乘以相位差统计模型；步骤六：构造基于相位差统计模型的InSAR图像最小二乘相位解缠模型；步骤七：对解缠前后距离向和方位向相位差的整数倍数差值Δk_y和Δk_x进行估计并积分，就可以得到解缠后的相位差整数，将求解相位差的问题转换为求解整数倍数差值的问题，构造整数倍数参数的函数方程式为：和其中Δφ_y和Δφ_x表示相位点缠绕相位差，和表示解缠后相位差；步骤八：将最小二乘相位解缠约束模型替换为整数倍数差的约束最小化模型，如公式：其中，P(Δφ_x)、P(Δφ_y)表示相位点行向量、列向量相位差统计值，Δk^t与Δk^t‑1表示两次迭代的整数倍数差，ξ为极小值；约束条件s.t表示在局部窗口内，第t次和第t‑1次迭代求解时的解缠整数倍数差值满足差值最小的要求，K表示估计窗口的大小；和为利用相位差统计模型估计后的重新计算得到的相位差整数倍数；步骤九：利用离散最小二乘迭代方法获取解缠相位。