[发明专利]一种结合深度学习的改进最小二乘相位解缠方法及系统有效
| 申请号： | 202110506131.7 | 申请日： | 2021-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN113238227B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 钱江;张自文;叶鑫 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G01S13/90 | 分类号： | G01S13/90;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆航图知识产权代理事务所(普通合伙) 50247 | 代理人： | 孙方 |
| 地址： | 610095 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种结合深度学习的改进最小二乘相位解缠方法及系统，首先获取待处理的图像数据；按照改进最小二乘解模型求解待处理的图像数据的相位解缠结果，利用相位梯度预测网络结构得到预测的水平相位梯度预测结果和垂直相位梯度预测结果，最后将其代入到最小二乘法的快速求解准确地获取解缠相位。本发明提供的结合深度学习改进的最小二乘相位解缠方法，结合深度学习预测InSAR处理中带噪声缠绕相位对应的相位梯度，本方法利用卷积神经网络的相位梯度预测结果在高信噪比情况下依然发挥稳定，比传统最小二乘解缠算法所使用的缠绕相位梯度更加的准确。改进后的最小二乘相位解缠算法不易受相位质量和噪声等因素的影响，解缠结果稳定性得到大幅度提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结合 深度 学习 改进 最小 相位 方法 系统 | ||
【主权项】：
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