技术领域本发明涉及地基SAR干涉测量领域，特别是一种地基SAR多级边坡干涉相位解缠方法及装置。
背景技术：
地基SAR形变监测数据处理过程中，由于干涉相位的周期性及时间欠采样等原因，获得的干涉相位只能限制在(-π,π]之间，即缠绕相位值。如何解算缠绕相位的模糊周期数，进而求解真实的干涉相位就是相位解缠。相位解缠一直是InSAR干涉处理过程中的难点与重要环节，现有的相位解缠方法有很多，其中基于残差点和掩膜质量图确定积分路径的Goldstein掩膜枝切法通过设置枝切拦截线使积分路径绕过残差点进行相位解缠，是一种高效、精确的相位解缠算法。但对于地势较高、观测视角受限的多级边坡形变监测，由于观测位置和观测角度时常不理想，各级边坡之间的边坡阶梯往往不能完全被地基雷达探测到，这些观测盲区在雷达干涉相位图中表现为大量干扰相位，而实际上各级山体边坡本身也是相互独立的。观测盲区的存在导致路径积分相位解缠过程中，大量干扰相位参与解缠使得解缠误差传递甚至解缠失败。美国喷气推进实验室的RichardM.Goldstein等人在1988年提出了一种基于识别残差点和设置枝切拦截线的二维相位解缠方法，有效地避免了残差相位参与解缠导致解缠误差在整个积分路径扩散的问题。但在很多情况下，由于枝切线的最近相邻放置准则，一些枝切线的放置是错误的，这会直接导致相位解缠的失败，故DennisC.Ghiglia等将质量引导法与Goldstein枝切法相结合提出了一种掩膜枝切相位解缠方法，通过掩膜质量图的引导来设置枝切线，通过设置枝切线避免解缠过程中的误差传递。近些年来，在此基础之上又涌现出了许多改进的掩膜枝切相位解缠方法，在一定程度上提高了相位解缠的效率和成功率。但针对于地基SAR不连续多级边坡形变监测的干涉相位解缠，目前尚没有一种十分有效的解决办法，能够对相互分离的各级边坡干涉相位成功解缠且不引入传递误差。非专利文献1：R.M.Goldstein,H.AZebker,C.L.Werner,“Satelliteradarinterferomertry:two-dimensionalphaseunwrapping”,RadioScience,vol.23,No.4,pp.713-720,1988.非专利文献2：D.C.Ghiglia,M.D.Pritt,Two-dimemsionalPhase-Unwrapp-ing：Theory，Algorithms，andSoftware.1-thedition,Wileyinterscience,NewYork,pp.137-141,1998。现有技术中存在的技术缺陷为：针对于观测视角受限的地基SAR多级边坡干涉相位图，现有的路径积分相位解缠算法不能很好地完成相位解缠任务。多级边坡间的观测盲区导致干涉相位图中产生大量干扰噪声，这些干扰噪声参与相位解缠过程使得解缠误差传递甚至解缠失败。掩膜枝切解缠算法虽然可以通过掩膜质量图对干扰噪声进行掩盖，然后绕过掩膜枝切线进行解缠。但多级边坡场景中大量的观测盲区将整个边坡分离成不连续的多级子边坡，对于不连续区域较多的干涉相位图，掩膜枝切法也无法完成连续解缠任务。
技术实现要素：
为了解决上述问题，本发明提供了一种有效地避免了观测盲区产生的干扰相位参与相位解缠导致误差传递甚至解缠失败的问题的地基SAR多级边坡干涉相位解缠方法及装置。为了解决上述技术问题，本发明采用了如下技术方案：。一种地基SAR多级边坡干涉相位解缠方法包括以下步骤：S1：建立地基SAR干涉目标的真实相位与缠绕相位的关系模型；S2：识别干涉相位图中的残差点，所述残差点包括正残差点和负残差点；S3：基于所述干涉相位图生成掩膜图；S4：根据步骤S2中所识别出残差点和步骤S3中生成的所述掩膜图建立掩膜枝切线；S5：对掩膜后的图像进行分割，并根据所建立掩膜枝切线的引导，进行相位解缠和解缠相位子图像拼接。作为优选，所述步骤S1中，所述真实相位与所述缠绕相位之间的关系模型为：ψi,j＝φi,j±2πki,j，其中，ψi,j为真实相位，φi,j为缠绕相位，ki,j为一个整数矩阵。作为优选，所述步骤S2中，通过对相邻四个闭合像元的相位差取模和，并根据所计算出的模和的值识别出所述残差点。作为优选，所述步骤S2中，当所述相邻四个闭合像元的相位差的模和大于0时，则判断该残差点为正残差点，当相邻四个闭合像元的相位差的模和小于0时，则判断该残差点为负残差点。作为优选，所述步骤S3中，生成掩模图的步骤包括：S31：基于地基SAR复图像的相关系数，生成掩膜质量图；S32：根据设定的阈值对步骤S31中生成的掩膜质量图中的像元进行判断，以生成所述掩模图。作为优选，步骤S32中，所述阈值大于0.7。作为优选，步骤S32中，当所述掩膜质量图中的像元大于或等于所述阈值时，将该像元标记为1，当所述掩膜质量图中的像元小于所述阈值时，将该像元标记为0。作为优选，所述步骤S4包括：S41：在所述正残差点和负残差点之间建立枝切连接线；S42：去除掩膜图中与非掩膜枝切像元相邻的掩膜枝切像元，细化所述步骤S41中所建立的枝切连接线，以生成所述掩膜枝切线。作为优选，所述步骤S5包括：S51：根据多级边坡的子边坡个数在距离向上对所述掩模图进行区域分割；S52：根据所述掩膜枝切线的引导，绕过所述残差点确定积分路径，以对分割后的子边坡缠绕相位图进行掩膜枝切相位解缠，以得到各级子边坡的解缠相位；S53：基于S52中得到的解缠后的各级子边坡的解缠相位，拼接解缠相位图。本发明还提供了一种应用上述地基SAR多级边坡干涉相位解缠方法的装置，该装置包括：模型建立单元，其用于建立地基SAR干涉目标的真实相位与缠绕相位的关系模型；识别单元，其用于识别干涉相位图中的残差点，所述残差点包括正残差点和负残差点；掩模图生成单元，其配置为基于所述干涉相位图生成掩膜图；枝切线生成单元，其配置为根据识别单元所识别出的残差点和掩模图生成单元所生成的所述掩膜图建立掩膜枝切线；解缠单元，其配置为根据所述枝切线生成单元所建立的掩膜枝切线进行相位解缠，并对解缠相位子图像进行拼接。与现有技术相比，本发明的有益效果在于：1、本发明不仅解决了利用常规Goldstein枝切法进行多级边坡相位解缠过程中，干扰相位参与解缠导致误差传递甚至解缠失败的问题，而且通过对整幅干涉相位图进行掩膜分割和图像拼接，避免了各级独立子边坡缠绕相位在解缠过程中的相互串扰，在保证相位解缠成功率前提下，进一步提高了解缠相位质量；2、本发明所提供的方法原理简单，无需进行复杂的相位时空运算，解缠效率较高。附图说明图1为本发明实施例中的一种地基SAR多级边坡干涉相位解缠方法的流程图；图2为本发明实施例中的解缠相位的示意图；图3为本发明实施例中的缠绕相位的示意图；图4为本发明实施例中残差点计算路径示意图；图5为本发明实施例中生成掩模图的方法的流程图；图6为本发明实施例中掩膜枝切线的建立方法的流程图；图7为本发明实施例中的枝切线的连接示意图；图8为本发明实施例中的相位解缠的方法的流程图；图9为本发明实施例中应用地基SAR多级边坡干涉相位解缠方法的装置的原理框图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细描述，但不作为本发明的限定。本发明针对于观测视角受限的多级边坡干涉相位解缠，提供了一种基于掩膜分割的地基SAR多级边坡干涉相位解缠方法。同现有的路径积分相位解缠算法相比，该方法考虑到多级子边坡在空间上的独立性，引入图像分割原理，通过从多级边坡干涉相位图中分离出各级子边坡相位进行单独解缠，再将解缠后相位进行图像拼接，最终得到完整的解缠相位图。该方法有效地避免了观测盲区产生的干扰相位参与相位解缠导致误差传递甚至解缠失败的问题。具体的，如图1所示，为本发明实施例中的一种地基SAR多级边坡干涉相位解缠方法的流程图，其中包括以下步骤：S1：建立地基SAR干涉目标的真实相位与缠绕相位的关系模型；如图2、图3所示分别为本实施例中的解缠相位和缠绕相位示意图。由于干涉相位的周期性，得到的干涉相位被限制在(-π,π]之间，真实相位与缠绕相位相差2π的整数倍。本实施例中的缠绕相位与真实相位的关系如下，ψi,j＝φi,j±2πki,j(1)其中，ψi,j为真实相位，φi,j为缠绕相位，ki,j为一个整数矩阵。S2：识别干涉相位图中的残差点，所述残差点包括正残差点和负残差点；残差点是指干涉相位图中噪声引起的相位偏导不连续的断点，残差点的存在会使得相位解缠过程中的相位误差在整个积分路径上扩散。如图4所示为本发明实施例中残差点的计算路径示意图，其中残差点的计算可以通过相邻四个闭合像元的相位差取模和进行计算，如公式(2)所示，q=Σk=14w(Δk)---(2)]]>其中，Δk为相邻相位差，w(·)为缠绕操作，-π＜w(·)≤π；若q不为零，则左上角的像元称为残差点。如果q＞0，则该残差点为正残差点，若q＜0，则该残差点为负残差点。移动2×2的滑动窗口，直到找出相位图中的所有残差点。S3：基于所述干涉相位图生成掩膜图；为了防止大面积失相关相位噪声参与相位解缠，可以通过一个掩膜图将这些区域进行掩盖。掩膜图的生成一般采用阈值法，通过对质量图设定一定阈值进行判断来得到掩膜图；S4：根据步骤S2中所识别出残差点和步骤S3中生成的所述掩膜图建立掩膜枝切线；S5：对掩膜后的图像进行分割，并根据所建立掩膜枝切线的引导，进行相位解缠解缠相位子图像拼接。如图5所示，为本发明实施例中生成掩模图的方法的流程图，其中包括以下步骤：S31：基于地基SAR复图像的相关系数，生成掩膜质量图；理论上相关系数能够反应图像干涉像元质量，相关系数高则说明像元质量较好；反之，则像元质量则较差。故可通过相关系数进行质量图的生成，相关系数的计算可通过取该像元为中心的一定范围内的临近像元信息来进行计算，γ=|Σi=1pΣj=1qM(i,j)S*(i,j)|Σi=1pΣj=1q|M(i,j)|2Σi=1pΣj=1q|S(i,j)|2---(3)]]>其中，M(i,j)为主图像中像元，S*(i,j)为辅图像中像元取共轭。S32：根据设定的阈值对步骤S31中生成的掩膜质量图中的像元进行判断，以生成所述掩模图。其中，所述阈值可以大于0.7，而且，当所述掩膜质量图中的像元大于或等于所述阈值时，将该像元标记为1，当所述掩膜质量图中的像元小于所述阈值时，将该像元标记为0。以此对整个质量图中的所有像元逐一进行判断，，完成掩膜图的生成。如图6所示为本发明实施例中掩膜枝切线的建立方法的流程图，其中，包括以下步骤：S41：在所述正残差点和负残差点之间建立枝切连接线；对于掩膜后的残差点，在正负残差点之间建立枝切拦截线来阻止积分路径的通过。当连接的正残差点和负残差点的电荷平衡或者掩膜像元到达相位图边界时，停止增长。如图7所示为枝切线的连接示意图。S42：去除掩膜图中与非掩膜枝切像元相邻的掩膜枝切像元，细化所述步骤S41中所建立的枝切连接线，以生成所述掩膜枝切线。针对每一个与非掩膜枝切像元相邻的掩膜枝切像元，如果将该掩膜枝切像元进行移除，整个掩膜枝切的连接不会被破坏，那么就将该掩膜像元进行移除，遍历整个掩膜枝切图去除所有冗余掩膜枝切像元，优化掩膜枝切。本实施例中，如图8所示，为本发明实施例相位解缠的方法的流程图，其中包括以下步骤：S51：根据多级边坡的子边坡个数在距离向上将对所述掩模图进行区域分割；其中定义子边坡缠绕相位模块为，WSi={W(r,:)|ristart≤r<riend