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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明涉及一种GB‑SAR干涉影像滤波方法及系统，包括：获取GB‑SAR监测的露天矿边坡的时间序列干涉影像并进行粗滤波和形变分离，得到粗滤波后的影像中的稳定点；建立稳定点相位数据集，并基于最小二乘算法确定稳定点相位数据集的高斯函数半宽度信息，进而确定标准差最优补偿系数和标准差限差；构建噪声识别规则；基于当前滑动窗口结合八邻域规则和噪声识别规则得到真实噪声点；基于反距离和相位偏差双加权算法对真实噪声点进行相位重构；移动滑动窗口直至遍历所有的干涉影像数据。不仅能够精确地识别GB‑SAR干涉影像中的噪声点，还能够准确地重构噪声点的干涉相位。
主权项：1.一种GB-SAR干涉影像滤波方法，其特征在于，包括：获取GB-SAR监测的露天矿边坡的时间序列干涉影像；对所述时间序列干涉影像进行粗滤波，并对粗滤波后的影像进行形变分离，得到所述粗滤波后的影像中的稳定点；对分离出的各所述稳定点建立稳定点相位数据集，根据所述稳定点相位数据集应用最小二乘算法确定所述稳定点相位数据集的高斯函数半宽度信息；根据所述高斯函数半宽度信息确定标准差最优补偿系数和标准差限差；基于所述标准差最优补偿系数、所述标准差限差、永久散射体点的相位均值、永久散射体点的相位标准差以及格拉布斯准则构建噪声识别规则；确定所述时间序列干涉影像的滑动窗口，基于当前所述滑动窗口结合八邻域规则和所述噪声识别规则对当前所述滑动窗口中的永久散射体点进行离群值判别，得到当前所述滑动窗口中的真实噪声点；基于反距离和相位偏差双加权算法对当前所述滑动窗口中的所述真实噪声点进行相位重构；移动所述滑动窗口至下一所述滑动窗口，令下一所述滑动窗口为当前所述滑动窗口，并返回步骤“基于当前所述滑动窗口结合八邻域规则和所述噪声识别规则对当前所述滑动窗口中的永久散射体点进行离群值判别，得到当前所述滑动窗口中的真实噪声点”，直至遍历所述时间序列干涉影像的全部影像数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种GB-SAR干涉影像滤波方法及系统
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