基于枝切法和曲面拟合的雷达合成相位解缠方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于干涉合成孔径雷达（InSAR)相位解缠领域，进一步涉及一种基于枝切 法和曲面拟合的雷达合成相位解缠方法。
【背景技术】
[0002] 干涉合成孔径雷达（Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR)雷达 技术首先将目标生成两幅合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR)图像，然后经过 图像预处理、相位解缠得到高精度的数字高程图。InSAR雷达技术作为一种新型的空间对地 观测技术，是SAR雷达技术与射电天文学的完美结合，它不仅能够准确高效地识别目标的 数字高程图，而且还能够全天候、全天时工作，上述优点使得InSAR雷达技术成为21世纪新 的研究热点。
[0003] SAR雷达图像配准后生成的两幅单视复图像（Single Look Complex，SLC)图像共 辄相乘后提取相位信息，即可得到干涉相位图像，对干涉相位图像的相位解缠是InSAR雷 达技术中的关键环节，相位解缠结果的精度直接影响数字高程图的准确度。若相位解缠方 法选择不当，直接会导致干涉相位图像的相位无法解缠或相位解缠结果错误。因此，对相位 解缠算法的研究至关重要。
[0004] InSAR相位解缠的算法根据积分方式的不同可以分为局部法和全局法。局部法解 缠速度快且精度高，但该算法在干涉相位图像的相位残差点分布较密集区域解缠效果差， 甚至会出现无法解缠的情况；局部法以枝切（Branch Cut)法为代表，该算法通过最近邻原 则连接干涉相位图像的相位留数点，形成枝切线来隔离噪声，然后对干涉相位图像的相邻 像元的差分相位进行积分来实现相位解缠。
[0005] 但由于枝切法只利用了干涉相位图像的相位留数信息，使得使用该算法枝切线会 形成闭环回路或枝切线放置位置不当而导致噪声传递的现象。全局法对干涉相位图像的相 位残差点分布密集的区域也能进行有效的解缠，但该算法会将其解缠误差传递到非噪声区 域，从而造成相位解缠精度的下降；并且，全局法以最小二乘法为代表，该算法利用相位解 缠梯度与缠绕相位梯度的最小均方差实现相位解缠，能够提高相位解缠精度，稳定性增强， 但是该算法计算量大，实现起来需要大量的时间。
[0006] 本发明人随着对InSAR雷达相位解缠算法的深入研究发现，将多种算法结合起来 对干涉相位图像进行相位解缠的结果要优于采用单一算法得到的相位解缠结果。
【发明内容】
[0007] 针对以上现有技术存在的不足，本发明的目的在于提出一种基于枝切法和曲面拟 合的雷达相位解缠方法，该方法将枝切法与多项式曲面拟合法相结合，既发挥了枝切法在 干涉相位图像中残差点少的区域解缠精度高、解缠速度快的优势，又利用了多项式曲面拟 合法平稳的优点，能够克服干涉相位图像中残差点少引起的数据质量差区域解缠精度低或 无法解缠的困难。
[0008] -种基于枝切法和曲面拟合的雷达相位解缠方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0009] 步骤1，将SAR图像经过图像配准后的图像数据与该SAR图像经过图像配准后的图 像数据共辄相乘，得到干涉相位图，并得到所述干涉相位图的伪相关系数；设定所述干涉相 位图的伪相关系数的阈值，进而将干涉相位图分为第一质量区域图和第二质量区域图；
[0010] 步骤2,利用枝切法对第一质量区域图进行相位解缠，得到第一质量区域图的解缠 相位Φ'+b;其中，（a, b)表示第一质量区域图中像素点的坐标；
[0011] 步骤3,利用第一质量区域图的解缠相位φ'0，采用多项式曲面拟合法对干涉相 位图的解缠相位进行拟合，得到干涉相位图的η阶多项式拟合函数f(x，y)的系数列向量A 和存在误差的干涉相位图的解缠相位曲面；
[0012] 步骤4,根据η阶多项式拟合函数f (X，y)的系数列向量A，并采用遗传算法对得到 的存在误差的干涉相位图的解缠相位曲面进行优化，得到优化后的干涉相位图的解缠相位 曲面，即干涉相位图的最终解缠相位。
[0013] 本发明相对于现有技术主要优点在于：
[0014] 第一，本发明的创新点在于将枝切法和曲面拟合的方法相结合，并应用于雷达相 位解缠领域中。
[0015] 第二，本发明在对干涉相位图进行相位解缠时具有较高的相位解缠精度；
[0016] 第三，由于本发明在残差点少的区域利用枝切法进行相位解缠，故本发明继承了 枝切法解缠精度高、解缠速度快的优点；
[0017] 第四，由于本发明在数据质量差的区域采用的多项式曲面拟合法进行相位解缠， 因此本发明也继承了多项式曲面拟合法稳健性的优点。
【附图说明】
[0018] 下面结合附图和【具体实施方式】对本发明作进一步详细说明。
[0019] 图1是本发明的一种基于枝切法和曲面拟合的雷达相位解缠方法的流程示意图；
[0020] 图2A是无噪声的真实相位示意图；
[0021] 图2B是加入噪声的真实相位示意图；
[0022] 图3是加入噪声的缠绕相位曲面示意图；
[0023] 图4是伪相关系数图；
[0024] 图5是统计直方图；
[0025] 图6是利用伪相关系数生成的质量图；
[0026] 图7是叠加后的质量图；
[0027] 图8是高质量区域解缠的相位示意图；
[0028] 图9是完整解缠的相位不意图；
[0029] 图IOA是Goldstein枝切法解缠的相位图；
[0030] 图IOB是最小二乘法解缠的相位图；
[0031] 图IOC是质量图引导法解缠的相位图；
[0032] 图IOD是本发明解缠的相位图；
[0033] 图IlA是Goldstein枝切法解缠的误差分布图；
[0034] 图IlB是最小二乘法解缠的误差分布图；
[0035] 图IlC是质量图引导法解缠的误差分布图；
[0036] 图IlD是本发明解缠的误差分布图；
【具体实施方式】
[0037] 参照图1，为本发明的一种基于枝切法和曲面拟合的雷达相位解缠方法的流程示 意图，该种基于枝切法和曲面拟合的雷达相位解缠方法，包括以下步骤：
[0038] 步骤1，将SAR图像经过图像配准后的图像数据与该SAR图像经过图像配准后的图 像数据共辄相乘，得到干涉相位图，并得到所述干涉相位图的伪相关系数；设定所述干涉相 位图的伪相关系数的阈值，进而将干涉相位图分为第一质量区域图和第二质量区域图；
[0039] 具体地，SAR图像经过图像配准后的图像数据与该SAR图像经过图像配准后的图 像数据共辄相乘，得到干涉相位图。为了提高相位解缠后的干涉相位图的相位精度，需要对 干涉相位图进行质量区域划分。常用质量图主要包括伪相关系数图和相位梯度变化图：
[0040] la)SAR图像经过图像配准后的图像数据与该SAR图像经过图像配准后的图像数 据共辄相乘，得到干涉相位图，并得到所述干涉相位图的伪相关系数；设定所述干涉相位图 的伪相关系数的阈值，进而将干涉相位图分为第一质量区域图和第二质量区域图。
[0041] 伪相关系数是干涉相位图的质量划分标准，利用伪相关系数得到伪相关系数图， 伪相关系数可定义为I Zy I，其表达式为：
[0042]
(1)
[0043] 其中，设干涉相位图的中心像素点坐标为（r，s)，r表示干涉相位图中心像素点的 横坐标，且r e [0，Μ-1]，Μ表示干涉相位图单行像素点的总个数；s表示干涉相位图中心像 素点的纵坐标，且s e [0, N-1]，N表示干涉相位图单列像素点的总个数，i表示所述干涉相 位图中心像素点（r，s)k阶邻域内的任意一像素点的横坐标，j示所述干涉相位图中心像素 点（r，s)k阶邻域内的任意一像素点的纵坐标，Σ表示求和符号，且该Σ的范围是所述干涉 相位图中心像素点（r，s)的k阶邻域，表示中心像素点（r，s)的k阶邻域范围内像素点 (i, j)的缠绕相位值，cos表示求余弦，sin表示求正弦。
[0044] 取干涉相位图中心像素点的坐标为（r，s)，并得到该中心像素点（r，s)的k阶邻域 范围内所有待解缠相位的正弦和与余弦和的平方值，该平方值除以k 2后得到的结果，即为 所述伪相关系数图中心像素点（r，s)的伪相关系数。对干涉相位图中每一个像素点进行计 算，即可求得干涉相位图中所有像素点的伪相关系数，伪相关系数越大，表示干涉相位图的 数据质量越好。
[0045] 然后利用干涉相位图的伪相关系数和设定的该干涉相位图的伪相关系数的阈值， 对干涉相位图进行质量区域划分，得到第一质量区域图和第二质量区域图。
[0046] lb)SAR图像经过图像配准后的图像数据与该SAR图像经过图像配准后的图像数 据共辄相乘，得到干涉相位图，并得到所述干涉相位图的相位梯度变化系数I g.,s卜设定所 述干