小波域HMT模型去噪提升干涉图解缠精度

"小波域HMT模型去噪对干涉图解缠的影响——何敏，何秀凤" 在本文中，作者探讨了如何利用小波域的隐Markov树（HMT）模型对合成孔径雷达干涉测量（InSAR）中的干涉图进行去噪处理，以改善解缠过程的性能和精度。InSAR技术是一种重要的遥感技术，通过分析两幅SAR图像的相位差异来获取地表的三维信息，生成数字高程模型（DEM）。然而，干涉图容易受到噪声干扰，尤其是相干斑噪声，这会严重影响相位解缠的结果，降低DEM的精度。 传统的相位解缠方法在遇到噪声时可能会导致解缠错误或失败。为了解决这一问题，文章提出了采用小波域HMT模型对干涉图进行滤波，以去除噪声。HMT模型能有效识别和分离图像中的噪声成分，保持信号的细节特征，从而提高图像质量。实验结果显示，经过HMT模型滤波处理的干涉图在进行Goldstein解缠算法后，不仅能够减少残差点，还能提高解缠精度，进一步优化了DEM的生成。 相干斑噪声是InSAR处理中的主要挑战之一。它源自 SAR 图像的固有特性，使得干涉相位变得不连续，干扰了相位解缠的准确性。HMT模型在小波域中的应用能够捕捉这种噪声的统计特性，实现有针对性的滤波。小波分析因其多尺度特性，能够在不同分辨率下分析信号，有效地处理局部特征，这对于去除相干斑噪声尤其有效。 此外，文中还介绍了干涉SAR复图像的生成公式以及干涉相位的计算方法，强调了解缠过程中噪声对结果的影响。通过HMT模型滤波后，干涉图的残差点显著减少，这表明噪声的抑制增强了相位解缠的稳定性，有助于生成更加准确的DEM。 本文提出的小波域HMT模型为InSAR干涉图的噪声处理提供了一种新的策略，它能够提升解缠算法的效率和结果的可靠性，对实际的地形测绘和地球表面形变监测具有重要意义。这一方法的广泛应用将有助于推动InSAR技术在环境监测、灾害评估和地形测绘等多个领域的进步。