干涉复小波复数域双变量滤波算法

发布时间：2017-07-01 20:03

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【摘要】：针对复小波双变量滤波模型仅考虑小波复系数实部,忽略了系数的虚部,导致信号相位噪声的增加而影响滤波效果的问题,提出基于复小波变换的复数域双变量模型干涉图滤波算法。该算法将双变量贝叶斯估计算法从实数域推广到了复数域,用噪声复系数概率密度函数刻画了小波复系数实部与虚部的相关性,根据小波分解复系数来估计噪声方差和信号方差,建立了复小波复数域双变量滤波模型,求得了干涉图复系数的贝叶斯估计。试验结果表明,本算法对干涉图噪声有较强的抑制能力,保留了干涉图的边缘及细节信息,滤波性能优于传统的实数域复小波双变量滤波、Goldstein滤波、单小波滤波和最优化融合滤波方法。
【作者单位】： 中南大学地球科学与信息物理学院;湖南科技学院土木与环境工程学院;
【关键词】： 干涉图 复小波 双变量 滤波
【基金】：国家自然科学基金(41274010;41474008) 湖南省自然科学基金(14JJ2131)~~
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 永州425199在InSAR数据处理中,干涉图的质量直接关系到数字高程模型的高程精度和地表形变监测[1]的精度,而干涉图往往受到热噪声、时空去相关、多普勒中心频率失相关[2]等因素的影响,含有大量噪声,因此有必要对干涉图相位滤波,为后续相位解缠以及保证地表形变监测精度奠定基础

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本文编号：507253