吳然++胡冰

姓名：吳然（19871204），性別：女，民族：漢；籍貫：山東省菏澤市成武縣，學(xué)歷：研究生，單位：長安大學(xué)，研究方向：InSAR同震形變監(jiān)測及位錯反演

摘要：InSAR數(shù)據(jù)處理后得到的干涉圖周期不明顯，因此需要對干涉圖進(jìn)行濾波處理。分別運用均值濾波和Goldstein濾波法進(jìn)行計算分析，經(jīng)過比較，均值濾波方法濾波后，損失干涉條紋邊緣數(shù)據(jù)，仍存在一定的噪聲。Goldstein自適應(yīng)濾波能保存較多的邊緣信息，濾波效果更好。

關(guān)鍵詞：InSAR ；濾波；干涉圖

1. 均值濾波

首先在圖像上選取一個像素點，圍繞像素點取一個窗口，計算窗口內(nèi)所有點的相位均值，用該值替換該窗口內(nèi)中心像素點相位值，進(jìn)行相位平滑。若平滑窗大小為M N，濾波后數(shù)據(jù)為：

2.Goldstein濾波

（2.1）

其中， 是濾波參數(shù)，濾波效果及精度都取決于 的大小。若 較大，則濾波后干涉圖就會有殘余相位，分辨率相應(yīng)降低；若較小，濾波的強度較弱，去噪聲的效果不太理想。Baran和Kampes在該法的基礎(chǔ)上引入用相干系數(shù)來代替作為濾波參數(shù)：

改進(jìn)后的算法能夠根據(jù)干涉圖各部分的絕對相干值進(jìn)行自適應(yīng)濾波，即對高相干區(qū)域，濾波程度較弱；對低相干區(qū)域，濾波程度較強。

3.實驗與比較分析

為了比較兩種濾波的優(yōu)缺點，用表格中幾方面進(jìn)行比較。其中均值u表示灰度變化，相對標(biāo)準(zhǔn)差RV表示圖像的灰度動態(tài)變化的范圍，當(dāng)相對標(biāo)準(zhǔn)差越小，去除斑點噪聲的效果越好；等效視數(shù)ENL去除噪聲的強弱。

圖像均值 均在0.21左右，都與原始圖像的均值接近，表明兩種濾波算法都保留了原始影像的平均后向散射系數(shù)，原始影像的相對標(biāo)準(zhǔn)差為1.6195，濾波后的都比原始影像的要??；原始影像的等效試數(shù)ENL為0.3814，濾波后的ENL都比原始影像的要大，同時由圖2圖3可看出兩種濾波方法都具有都有一定的濾除及抑制斑點噪聲的能力。但是相對來講，均值濾波方法的均值偏離原始影像大一些，仍存在一定的噪聲。而Goldstein自適應(yīng)濾波能保存較多的邊緣信息，所以Goldstein自適應(yīng)濾波法則要優(yōu)于均值濾波法。

4.結(jié)論

本文簡述干涉圖濾波的方法，比較了均值濾波方法和Goldstein濾波的特點和各自的參數(shù)對相位解纏精度的影響，指出對于研究區(qū)域，均值濾波方法結(jié)果有一定的偏差，干涉條紋邊緣有損失，而Goldstein濾波避免了均值濾波法中對干涉條紋邊緣部分的損失，經(jīng)過比較，圖像的相對標(biāo)準(zhǔn)差都普遍低于原始圖像，說明試驗中的濾波算法都具有一定的濾除和抑制斑點噪聲的能力。

參考文獻(xiàn)

[1].Amelung F， Galloway D L， Bell J W， et al. Sensing the ups and downs of Las Vegas： InSAR reveals structural control of land subsidence and aquifer-system deformation[J]. Geology， 1999， （6）： 483-486.

[2].Baran I， Stewart M P， Kampes B M， et al. A modification to the Goldstein radar interferogram filter[J]. Geoscience and Remote Sensing， IEEE Transactions on， 2003， 41（9）： 2114-2118.

[3].Becek K. Investigation of elevation bias of the SRTM C-and X-Band Digital elevation Models[J]. International Archives of the Photogrammetry， Remote Sensing and Spatial Information Sciences， 2008， （37）： 105-110.

[4].李新生.西安地面沉降環(huán)境問題研究[D].西安：西安地質(zhì)學(xué)院，1994

[5].廖明生， 林琿. 雷達(dá)干涉測量： 原理與信號處理基礎(chǔ)[M]. 測繪出版社， 2003.

[6]. 李學(xué)軍. InSAR 技術(shù)在大同礦區(qū)地面沉降監(jiān)測中的應(yīng)用研究 [D]. 太原： 太原理工大學(xué)， 2007.

[7].路旭， 匡紹君， 賈有良等. 用 INSAR作地面沉降監(jiān)測的試驗研究[J]. 地測量與地球動力學(xué)， 2002， （4）：66-70.endprint

姓名：吳然（19871204），性別：女，民族：漢；籍貫：山東省菏澤市成武縣，學(xué)歷：研究生，單位：長安大學(xué)，研究方向：InSAR同震形變監(jiān)測及位錯反演

摘要：InSAR數(shù)據(jù)處理后得到的干涉圖周期不明顯，因此需要對干涉圖進(jìn)行濾波處理。分別運用均值濾波和Goldstein濾波法進(jìn)行計算分析，經(jīng)過比較，均值濾波方法濾波后，損失干涉條紋邊緣數(shù)據(jù)，仍存在一定的噪聲。Goldstein自適應(yīng)濾波能保存較多的邊緣信息，濾波效果更好。

關(guān)鍵詞：InSAR ；濾波；干涉圖

1. 均值濾波

首先在圖像上選取一個像素點，圍繞像素點取一個窗口，計算窗口內(nèi)所有點的相位均值，用該值替換該窗口內(nèi)中心像素點相位值，進(jìn)行相位平滑。若平滑窗大小為M N，濾波后數(shù)據(jù)為：

2.Goldstein濾波

（2.1）

其中， 是濾波參數(shù)，濾波效果及精度都取決于 的大小。若 較大，則濾波后干涉圖就會有殘余相位，分辨率相應(yīng)降低；若較小，濾波的強度較弱，去噪聲的效果不太理想。Baran和Kampes在該法的基礎(chǔ)上引入用相干系數(shù)來代替作為濾波參數(shù)：

改進(jìn)后的算法能夠根據(jù)干涉圖各部分的絕對相干值進(jìn)行自適應(yīng)濾波，即對高相干區(qū)域，濾波程度較弱；對低相干區(qū)域，濾波程度較強。

3.實驗與比較分析

為了比較兩種濾波的優(yōu)缺點，用表格中幾方面進(jìn)行比較。其中均值u表示灰度變化，相對標(biāo)準(zhǔn)差RV表示圖像的灰度動態(tài)變化的范圍，當(dāng)相對標(biāo)準(zhǔn)差越小，去除斑點噪聲的效果越好；等效視數(shù)ENL去除噪聲的強弱。

圖像均值 均在0.21左右，都與原始圖像的均值接近，表明兩種濾波算法都保留了原始影像的平均后向散射系數(shù)，原始影像的相對標(biāo)準(zhǔn)差為1.6195，濾波后的都比原始影像的要?。辉加跋竦牡刃г嚁?shù)ENL為0.3814，濾波后的ENL都比原始影像的要大，同時由圖2圖3可看出兩種濾波方法都具有都有一定的濾除及抑制斑點噪聲的能力。但是相對來講，均值濾波方法的均值偏離原始影像大一些，仍存在一定的噪聲。而Goldstein自適應(yīng)濾波能保存較多的邊緣信息，所以Goldstein自適應(yīng)濾波法則要優(yōu)于均值濾波法。

4.結(jié)論

本文簡述干涉圖濾波的方法，比較了均值濾波方法和Goldstein濾波的特點和各自的參數(shù)對相位解纏精度的影響，指出對于研究區(qū)域，均值濾波方法結(jié)果有一定的偏差，干涉條紋邊緣有損失，而Goldstein濾波避免了均值濾波法中對干涉條紋邊緣部分的損失，經(jīng)過比較，圖像的相對標(biāo)準(zhǔn)差都普遍低于原始圖像，說明試驗中的濾波算法都具有一定的濾除和抑制斑點噪聲的能力。

參考文獻(xiàn)

[1].Amelung F， Galloway D L， Bell J W， et al. Sensing the ups and downs of Las Vegas： InSAR reveals structural control of land subsidence and aquifer-system deformation[J]. Geology， 1999， （6）： 483-486.

[2].Baran I， Stewart M P， Kampes B M， et al. A modification to the Goldstein radar interferogram filter[J]. Geoscience and Remote Sensing， IEEE Transactions on， 2003， 41（9）： 2114-2118.

[3].Becek K. Investigation of elevation bias of the SRTM C-and X-Band Digital elevation Models[J]. International Archives of the Photogrammetry， Remote Sensing and Spatial Information Sciences， 2008， （37）： 105-110.

[4].李新生.西安地面沉降環(huán)境問題研究[D].西安：西安地質(zhì)學(xué)院，1994

[5].廖明生， 林琿. 雷達(dá)干涉測量： 原理與信號處理基礎(chǔ)[M]. 測繪出版社， 2003.

[6]. 李學(xué)軍. InSAR 技術(shù)在大同礦區(qū)地面沉降監(jiān)測中的應(yīng)用研究 [D]. 太原： 太原理工大學(xué)， 2007.

[7].路旭， 匡紹君， 賈有良等. 用 INSAR作地面沉降監(jiān)測的試驗研究[J]. 地測量與地球動力學(xué)， 2002， （4）：66-70.endprint

姓名：吳然（19871204），性別：女，民族：漢；籍貫：山東省菏澤市成武縣，學(xué)歷：研究生，單位：長安大學(xué)，研究方向：InSAR同震形變監(jiān)測及位錯反演

摘要：InSAR數(shù)據(jù)處理后得到的干涉圖周期不明顯，因此需要對干涉圖進(jìn)行濾波處理。分別運用均值濾波和Goldstein濾波法進(jìn)行計算分析，經(jīng)過比較，均值濾波方法濾波后，損失干涉條紋邊緣數(shù)據(jù)，仍存在一定的噪聲。Goldstein自適應(yīng)濾波能保存較多的邊緣信息，濾波效果更好。

關(guān)鍵詞：InSAR ；濾波；干涉圖

1. 均值濾波

首先在圖像上選取一個像素點，圍繞像素點取一個窗口，計算窗口內(nèi)所有點的相位均值，用該值替換該窗口內(nèi)中心像素點相位值，進(jìn)行相位平滑。若平滑窗大小為M N，濾波后數(shù)據(jù)為：

2.Goldstein濾波

（2.1）

其中， 是濾波參數(shù)，濾波效果及精度都取決于 的大小。若 較大，則濾波后干涉圖就會有殘余相位，分辨率相應(yīng)降低；若較小，濾波的強度較弱，去噪聲的效果不太理想。Baran和Kampes在該法的基礎(chǔ)上引入用相干系數(shù)來代替作為濾波參數(shù)：

改進(jìn)后的算法能夠根據(jù)干涉圖各部分的絕對相干值進(jìn)行自適應(yīng)濾波，即對高相干區(qū)域，濾波程度較弱；對低相干區(qū)域，濾波程度較強。

3.實驗與比較分析

為了比較兩種濾波的優(yōu)缺點，用表格中幾方面進(jìn)行比較。其中均值u表示灰度變化，相對標(biāo)準(zhǔn)差RV表示圖像的灰度動態(tài)變化的范圍，當(dāng)相對標(biāo)準(zhǔn)差越小，去除斑點噪聲的效果越好；等效視數(shù)ENL去除噪聲的強弱。

圖像均值 均在0.21左右，都與原始圖像的均值接近，表明兩種濾波算法都保留了原始影像的平均后向散射系數(shù)，原始影像的相對標(biāo)準(zhǔn)差為1.6195，濾波后的都比原始影像的要小；原始影像的等效試數(shù)ENL為0.3814，濾波后的ENL都比原始影像的要大，同時由圖2圖3可看出兩種濾波方法都具有都有一定的濾除及抑制斑點噪聲的能力。但是相對來講，均值濾波方法的均值偏離原始影像大一些，仍存在一定的噪聲。而Goldstein自適應(yīng)濾波能保存較多的邊緣信息，所以Goldstein自適應(yīng)濾波法則要優(yōu)于均值濾波法。

4.結(jié)論

本文簡述干涉圖濾波的方法，比較了均值濾波方法和Goldstein濾波的特點和各自的參數(shù)對相位解纏精度的影響，指出對于研究區(qū)域，均值濾波方法結(jié)果有一定的偏差，干涉條紋邊緣有損失，而Goldstein濾波避免了均值濾波法中對干涉條紋邊緣部分的損失，經(jīng)過比較，圖像的相對標(biāo)準(zhǔn)差都普遍低于原始圖像，說明試驗中的濾波算法都具有一定的濾除和抑制斑點噪聲的能力。

參考文獻(xiàn)

[1].Amelung F， Galloway D L， Bell J W， et al. Sensing the ups and downs of Las Vegas： InSAR reveals structural control of land subsidence and aquifer-system deformation[J]. Geology， 1999， （6）： 483-486.

[2].Baran I， Stewart M P， Kampes B M， et al. A modification to the Goldstein radar interferogram filter[J]. Geoscience and Remote Sensing， IEEE Transactions on， 2003， 41（9）： 2114-2118.

[3].Becek K. Investigation of elevation bias of the SRTM C-and X-Band Digital elevation Models[J]. International Archives of the Photogrammetry， Remote Sensing and Spatial Information Sciences， 2008， （37）： 105-110.

[4].李新生.西安地面沉降環(huán)境問題研究[D].西安：西安地質(zhì)學(xué)院，1994

[5].廖明生， 林琿. 雷達(dá)干涉測量： 原理與信號處理基礎(chǔ)[M]. 測繪出版社， 2003.

[6]. 李學(xué)軍. InSAR 技術(shù)在大同礦區(qū)地面沉降監(jiān)測中的應(yīng)用研究 [D]. 太原： 太原理工大學(xué)， 2007.

[7].路旭， 匡紹君， 賈有良等. 用 INSAR作地面沉降監(jiān)測的試驗研究[J]. 地測量與地球動力學(xué)， 2002， （4）：66-70.endprint