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基于信噪比门限判断和小波变换的SAR干涉图滤波法

李晨 朱岱寅

李晨, 朱岱寅. 基于信噪比门限判断和小波变换的SAR干涉图滤波法[J]. 电子与信息学报, 2009, 31(2): 497-500. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.01415
引用本文: 李晨, 朱岱寅. 基于信噪比门限判断和小波变换的SAR干涉图滤波法[J]. 电子与信息学报, 2009, 31(2): 497-500. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.01415
Li Chen, Zhu Dai-yin. A SAR Interferogram Noise Reduction Algorithm Based on the SNR Threshold and Wavelet Transform[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2009, 31(2): 497-500. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.01415
Citation: Li Chen, Zhu Dai-yin. A SAR Interferogram Noise Reduction Algorithm Based on the SNR Threshold and Wavelet Transform[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2009, 31(2): 497-500. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.01415

基于信噪比门限判断和小波变换的SAR干涉图滤波法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.01415
基金项目: 

国家自然科学基金(60502030)和航空科学基金(05D52027)资助课题

A SAR Interferogram Noise Reduction Algorithm Based on the SNR Threshold and Wavelet Transform

  • 摘要: 该文首先研究了一种基于离散小波变换(DWT)的干涉图滤波算法,对该算法的噪声模型和处理流程进行了详细的分析,并在其基础上做了基于静态小波变换(SWT)的改进。接着利用实测数据对这两种方法做了实验,通过对实验结果的分析,提出了一种高噪声环境下,在保证残点数降低率的同时,还能提高干涉条纹质量的滤波方法。在此滤波方法的基础上, 进一步提出了基于信噪比门限判断的干涉图两级处理滤波法,并对其处理流程做了详细的讨论。利用实测数据对该方法进行了仿真,实验结果验证了该方法的有效性。
  • 唐智, 周荫清, 李景文.干涉合成孔径雷达信号处理研究综述.遥测遥控, 2005, 26(3): 1-9.[2]朱岱寅, 朱兆达. 合成孔径雷达及其干涉技术研究进展. 数据采集与处理, 2005, 20(2): 223-230.[3]Franceschetti G and Lanari R. Synthetic Aperture RadarProcessing. United States of America: Boca Raton, 1999:173-176.[4]段克清, 向家彬, 汪枫. InSAR 相位条纹图的加权圆周中值滤波算法. 空军雷达学院学报, 2005, 19(1): 4-6.[5]Lee J S, Hoppel K W, and Mango S A. Intensity and phasestatistics of multilook polarimetric and interferometric SARimagery[J].IEEE Trans. on Geosci Remote Sensing.1994, 32(5):1017-1027[6]Goldstein R and C Werner. Radar ice motion interferometry.Proc.3rd ERS Symp. on Space at the service of ourEnvironment. Noordwijk, Netherlands: ESA PublicationsDivision, ESTEC, 1997: 969-971.[7]Baran I, et al.. A modification to the Goldstein radarinterferogram filter[J].IEEE Trans. on Geoscience and RemoteSensing.2003, 41(9):2114-2126[8]Martinez C L and Fabregas X. Modeling and reduction ofSAR interferometric phase noise in the wavelet domain[J].IEEETrans. on Geoscience and Remote Sensing.2002, 40(12):2553-2566[9]汪鲁才, 王耀南. 基于小波包分析的InSAR 干涉图滤波算法研究. 湖南科技大学学报(自然科学版), 2005, 20(2): 72-75.[10]汪鲁才, 王耀南, 毛六平. 基于小波变换和中值滤波的InSAR干涉图像滤波方法. 测绘学报, 2005, 34(2): 108-112.[11]岳焕印, 郭华东, 王长林等. SAR 干涉图的静态小波域MAP法滤波. 遥感学报, 2002, 6(6): 456-463.[12]岳焕印, 郭华东, 范典等. 基于静态小波分解的SAR 干涉图滤波. 高技术通信, 2002, 5(6): 5-9.[13]Sun L, Zhang C Y, and Hu M L. Interferogram phase noisesuppressing using nonlinear partial differential equation.Proceedings of 2006 CIE International Conference on Radar,Shanghai, 2006, 2(2): 1084-1087.[14]Yu Q, Yang X, Fu S, and Liu X, et al.. An adaptive contouredwindow filter for interferometric synthetic aperture radar[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters.2007, 4(1):23-26[15]Meng D, Sethu V, Ambikairajah E, and Ge L. A noveltechnique for noise reduction in InSAR images[J].IEEEGeoscience and Remote Sensing Letters.2007, 4(2):226-230[16]Wang P, Zhang B C, and Wang Y F. An anisotropic gaussianfilter for noise filtering of InSAR interferogram. Radar,Proceedings of 2006 CIE International Conference on Radar.Shanghai, 2006, 1(1): 805-808.[17]Yang L, Feng Q, and Wang Z. Topography adaptive filteringof phase image based on residue matrix. The 8thInternational Conference on Signal Processing, Guilin, 2006,2: 16-20.[18]Lopez C and Fabregas X. SAR interferometric phasestatistics in wavelet domain[J].Electronics Letters.2002, 38(2):1207-1208[19]Mark J. Shensa. The discrete transform: Wedding the Atrousand mallat algorithms. IEEE Trans. on Signal Processing,1992, 40(10): 2464-2482.
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出版历程
  • 收稿日期:  2007-09-05
  • 修回日期:  2008-04-14
  • 刊出日期:  2009-02-19

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