




版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、、引言合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量技術(shù)(syntheticapertureradarinterferometry,InASR)將合成孔徑雷達(dá)成像技術(shù)與干涉測(cè)量技術(shù)成功地進(jìn)行了結(jié)合,利用傳感器高度、雷達(dá)波長(zhǎng)、波束視向及天線基線距之間的幾何關(guān)系,可以精確的測(cè)量出圖像上每一點(diǎn)的三維位置和變化信息。合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量技術(shù)是正在發(fā)展中的極具潛力的微波遙感新技術(shù),其誕生至今已近30年。起初它主要應(yīng)用于生成數(shù)字高程模型(DEM和制圖,后來很快被擴(kuò)展為差分干涉技術(shù)(differentialInSAR,DInSAR)并應(yīng)用于測(cè)量微小的地表形變,它已在研究地震形變、火山運(yùn)動(dòng)、冰川漂移、城市沉降以及山體滑坡等方面表現(xiàn)出極
2、好的前景。特別,DInSAR具有高形變敏感度、高空間分辨率、幾乎不受云雨天氣制約和空中遙感等突出的技術(shù)優(yōu)勢(shì),它是基于面觀測(cè)的空間大地測(cè)量新技術(shù),可補(bǔ)充已有的基于點(diǎn)觀測(cè)的低空間分辨率大地測(cè)量技術(shù)如全球定位系統(tǒng)(GPSb甚長(zhǎng)基線干涉(VLBI)和精密水準(zhǔn)等。尤其InSAR在地球動(dòng)力學(xué)方面的研究最令人矚目。二維相位解纏是InSAR數(shù)據(jù)處理流程中重要步驟之一,也是主要誤差來源,無論是獲取數(shù)字高程模型還是獲取地表形變信息,其精確程度都高度依賴于有效的相位解纏。因此,本人在課程期間對(duì)相位解纏的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了閱讀。二、InSAR基本原理用兩副雷達(dá)天線代替兩個(gè)光源S2,對(duì)地面發(fā)射相干信號(hào),將得到類似的條紋圖。
3、因?yàn)槔走_(dá)信號(hào)與光線本質(zhì)上都是電磁波,所以只要保證雷達(dá)天線載具運(yùn)行軌道的穩(wěn)定,那么兩個(gè)信號(hào)到達(dá)地面上某一點(diǎn)處的路程差是確定的,只與該點(diǎn)在地面上的位置有關(guān)。在InSAR干涉測(cè)量中有兩種模式,一種是在載具(衛(wèi)星或飛機(jī))上搭載一具天線,而載具兩次通過不同軌道航線飛經(jīng)目標(biāo)地域上空,此種稱之為單天線雙航過模式;另一種在載具上搭載兩副天線,只飛經(jīng)目標(biāo)地域上空一次,此種方式稱之為雙天線單航過模式。不論是哪種方式都可以用圖2.2來模擬并作出幾何解釋。圖2.2InSAR干涉測(cè)晨的幾何關(guān)系在測(cè)量中兩副天線或兩次航過接收的數(shù)據(jù)可以各獲得對(duì)地面同一區(qū)域的兩幅包含幅值與相位信息的二維復(fù)數(shù)據(jù)圖像,分別以Si,S2表示為s|
4、Si|exp(i)ISIexp421)j4JS2S|exp(2)|S21exp(J_2)(2.6)其中|Si|和|8|表小幅值信息,i和2表不相位信息。將兩幅圖像作共鈍乘,可得SS2*|Si|S2|exp(12)|S|S2|exp(j4(r1r2)(2.7)j4(r1r2)為兩幅圖像中相對(duì)應(yīng)的像點(diǎn)的相位差,由路程差決定的,由余弦定理有r2r12B22Br1cos()(2.8)可得222arccos(r2r)(2.9)2Br1根據(jù)式(2.7)的結(jié)論,兩路雷達(dá)波路程差與相位差成正比rr1r2-(2.10)4式(2.8)可以進(jìn)一步得到arccos(2rr)rB2)(2.11)2Br1于是hHr1co
5、s(2.12)上式中B為基線長(zhǎng),由此可以獲得地面的高程信息。這里關(guān)鍵是利用了路程差與相位差成正比這樣一個(gè)關(guān)系,應(yīng)該注意的是兩天線接收到的信號(hào)的路程差r并不很大,但是由于高頻的雷達(dá)信號(hào)的波長(zhǎng)很小,所以4二可以很大,即兩個(gè)信號(hào)的相位差可以比4兀大很多。但是由式(2.7)計(jì)算相位差時(shí)會(huì)以2兀為模來取值,得到的相位只會(huì)在(兀,兀之間,稱為相位的主值或纏繞相位,它與真實(shí)相位的關(guān)系是相差2兀的整數(shù)倍,即有下式的關(guān)系2kk=0,±1,±2(2.13)根據(jù)纏繞相位得到真實(shí)相位的處理過程就叫做相位解纏,是InSAR干涉測(cè)量的關(guān)鍵步驟。三、相位解纏基本原理3.1 引言在上節(jié)提到利用相位差能獲得
6、精確的路程差進(jìn)而獲得地面的高程信息,因此獲得準(zhǔn)確的相位差就是實(shí)現(xiàn)測(cè)量的關(guān)鍵。由于復(fù)數(shù)對(duì)其相位的周期性,InSAR根據(jù)兩幅SAR復(fù)圖像獲得的干涉相位差值是被周期折疊后位于(兀,兀之間的相位主值,它與真實(shí)的相位差值之間存在著2k兀差別。由式(2.13)可以表示它們之間的基本關(guān)系。其中0代表解纏相位,代表纏繞相位。必須對(duì)進(jìn)行相位解纏,恢復(fù)被模糊掉的相位周期,獲得目標(biāo)在兩次成像中的真實(shí)相位差,才能得到目標(biāo)的正確高度信息。相位解纏是InSAR三維成像處理中的關(guān)鍵步驟之一,其準(zhǔn)確程度將直接決定數(shù)字高程圖(DEM和地表形變探測(cè)的精度。3.2 相位纏繞和解纏理想情況下,圖像的采樣率滿足Nyquist采樣定理,
7、采樣頻率必須大于信號(hào)最高頻率的兩倍,解纏繞的干涉相位中相鄰像素點(diǎn)之間的相位差值不可能超過半個(gè)周期(一個(gè)兀)。當(dāng)滿足此條件時(shí)必然能由纏繞相位解纏出正確的解纏繞相位,并且可以通過積分進(jìn)行解纏。記0(m)為周期纏繞前的真實(shí)相位值,(m)為相應(yīng)的纏繞相位,定(3.(2)(3.(3)(3.(4)兀區(qū)間,而 (3.(5)(3.(6)(3.(7)義相位纏繞算子,相位纏繞的過程可以用式(3.1)表示(m)(m)(m)2k(m)(3.1)(m)結(jié)果是得到主值屬于(兀,兀區(qū)間的纏繞相位。定義差分算子,根據(jù)Nyquist采樣定理對(duì)于解纏相位有(m)(m1)(m)(m)對(duì)相鄰纏繞相位進(jìn)行差分運(yùn)算得(m)(m1)(m)
8、(m)2k(m)對(duì)該相位差也使用纏繞算子得(m)(m)2k(m)2k'(m)根據(jù)纏繞算子的定義,其結(jié)果必須屬于(兀d(m)也必須屬于(兀,兀區(qū)間,所以有k(m)k(m)0式(3.3)變?yōu)?m)(m)由式(3.2)可得m1(m)(0)(n)n0由式(3.7)可以看出,通過對(duì)相鄰纏繞相位之差積分可以實(shí)現(xiàn)相位解纏,條件是滿足Nyquist采樣定理。對(duì)于一維的情況,可以簡(jiǎn)單的使用如下的公式進(jìn)行解纏計(jì)算,記0(m)為周期纏繞前的真實(shí)相位值,(m)為相應(yīng)的纏繞相位,計(jì)算干涉圖中一個(gè)點(diǎn)到下一個(gè)點(diǎn)的相位變化,即計(jì)算相位梯度,然后從一固定點(diǎn)開始積分使相位值的變化平穩(wěn)連續(xù),從而恢復(fù)失去的相位周期。即下式:
9、(1)(1)(m1)(m)(m)(3.8)若有如下的一維相位序列0.2兀,0.5兀,0.6兀,0.8兀,-0.5兀,-0.4兀,-0.2兀以相鄰的0.8兀,-0.5兀兩個(gè)數(shù)據(jù)為例,0.5兀(0.8兀尸1.3兀,因?yàn)?.3兀<兀所以(m尸1.3兀+2兀=0.7兀,將0.7兀加上前一個(gè)解纏結(jié)果0.8兀得到該位置的解纏結(jié)果為1.5兀。其他照此進(jìn)行,從左向右解纏后的序列為:0.2兀,0.5兀,0.6兀,0.8%,1.5%,1.6兀,1.8兀。由于一維序列的積分路徑是唯一的,所以其解也是唯一的。但由于是逐個(gè)積分,如果受到相位噪聲的影響,或者碰到地形起伏本來就不滿足相鄰纏繞相位差的絕對(duì)值小于兀的條件
10、,使其中一點(diǎn)的解纏繞相位發(fā)生錯(cuò)誤,則錯(cuò)誤會(huì)后向傳播,導(dǎo)致之后所有相位的解纏結(jié)果與真實(shí)相位相差甚遠(yuǎn)。為了說明相位纏繞與解纏原理,選取如圖3.1所示的人工模擬的簡(jiǎn)單纏繞相位圖進(jìn)行解釋。在理想狀況下,發(fā)生纏繞的干涉相位呈現(xiàn)周期性變化,由兀漸變到兀,然后由兀突變?yōu)樨?,如此反?fù),從圖像上表現(xiàn)為灰度值由淺漸漸變深,然后突變?yōu)闇\色,再向深色漸變,形成如圖3.1(a)所示的條紋圖。從圖3.1(a)中沿y軸方向取一條一維數(shù)據(jù),以像素位置為橫坐標(biāo),以灰度強(qiáng)弱代表的相位值為縱坐標(biāo)將其表示出來將如圖3.1(c)所示,其形狀如鋸齒狀,代表了圖3.1(a)中黑白交替變換的條紋。理想情況下的解纏繞只需進(jìn)行簡(jiǎn)單的積分將突變消
11、除,整幅圖像的條紋變成了連續(xù)的面,相位恢復(fù)連續(xù)變化。如圖3.1(b)所示。在圖3.1(b)中也取一條一維數(shù)據(jù)在坐標(biāo)圖中畫出,將如圖3.1(d)所示。.相位纏繞陽(yáng)Sy軸力'時(shí)的一條敷據(jù)d)沒過解繼后y軸方向的同一條數(shù)擲鼻3" 帽位泄他。斛腳的輸師1;例四、常用相位解纏算法4.1 常用相位解纏算法概述到目前為止,針對(duì)相位解纏問題已經(jīng)提出很多解決方案。主要的解纏算法大致可以分為三類:一類可以稱之為路徑跟蹤解纏算法,他們的共同特點(diǎn)是采用路徑積分來實(shí)現(xiàn)相位解纏,以1988年Goldstein提出的枝切法(Branch-Cut)為代表。枝切法通過探測(cè)殘差點(diǎn),用枝切線連接殘差點(diǎn),然后進(jìn)行路
12、徑積分來實(shí)現(xiàn)解纏,在路徑積分時(shí)以不穿越枝切線為原則。WeiXu和Cummin翡出的區(qū)域生長(zhǎng)法(Region-Growing)不考慮殘差點(diǎn),不布置枝切線,而是依據(jù)額外信息將干涉圖劃分為高質(zhì)量低質(zhì)量區(qū)域,在各個(gè)區(qū)域內(nèi)按照從高質(zhì)量像元到低質(zhì)量像元的方向進(jìn)行路徑積分。Flynn的掩模分割法(Mask-Cut)和最小不連續(xù)法(Minimum-discontinuity)等也屬于該類算法。另一類算法著眼于整體,采用最優(yōu)化的思想,尋求最小二乘意義下的最優(yōu)解纏結(jié)果,包括用FFT/DCT法求解的無加權(quán)最小二乘算法,Pritt的多重網(wǎng)格迭代法求解加權(quán)最小二乘相位解纏法,Ghiglia的最小范數(shù)法等。這類算法不探測(cè)
13、殘差點(diǎn),不布置枝切線,通過建立一個(gè)離散型泊松目標(biāo)函數(shù),并用各種數(shù)學(xué)的方法求解它以實(shí)現(xiàn)相位解纏。第三類方法為最小費(fèi)用流方法,以Costantini的基于網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的解纏方法為代表,引入圖論中的網(wǎng)絡(luò)模型,將解纏問題轉(zhuǎn)變?yōu)榻庖粋€(gè)網(wǎng)絡(luò)最小費(fèi)用流的問題,利用網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃理論中成熟高效的算法求解。4.2 基于路徑的相位解纏算法兩幅SAR圖像經(jīng)過干涉以后,我們可以獲得一幅纏繞相位圖像,各像元上的值為對(duì)應(yīng)的干涉相位的主值。根據(jù)Nyquist定理,當(dāng)相鄰像元上的相位差小于二時(shí),可以通過積分的算法來恢復(fù)相位的真實(shí)值?;诼窂礁櫟南辔唤饫p算法就是通過積分相鄰纏繞相位的差分值來恢復(fù)相位的真實(shí)值的。假設(shè)我們己知在像元r0上
14、的相位,那么在其它像元r上的相位可以通過以下公式來獲得:(r)dr(r0)c(4.1)符號(hào)(r)為像元r上的解纏相位,(r。)為像元ro上的已知解纏相位,C為積分路徑,根據(jù)積分理論:IF(r)drc(4.2)上式F(r)為積分函數(shù),C為積分路徑,(4.2)的線性積分不僅依賴于積分路徑C的起點(diǎn)和終點(diǎn),還依賴于積分路徑C本身。要使積分與路徑無關(guān),則要求一下閉合積分成立?F(r)dr0(4.3)在二維相位解纏中,公式(4.3)常用來作為探測(cè)積分是否與路徑無關(guān)的條件。InSAR纏繞相位數(shù)據(jù)中,不是所有的積分路徑都滿足公式(4.3),有些像元上的纏繞相位數(shù)據(jù)由于受到噪聲的影響,或者由于其它的原因,導(dǎo)致通
15、過這些像元的閉合積分不能滿足公式(4.3),這些像元上的相位在InSAR中被稱為“殘差點(diǎn)(residue)”,或者“電荷”(具有正負(fù)性,見隨后的討論),在路徑跟蹤的相位解纏算法中,關(guān)鍵的問題在于如何判斷這些電荷并將它們相連(稱為“分枝”)以達(dá)到正負(fù)抵消,且防止積分路徑穿過這些分枝。路徑跟蹤法的基本策略是將可能的誤差傳遞限制在噪聲區(qū)內(nèi),通過選擇合適的積分路徑,隔絕噪聲區(qū),阻止相位誤差的全程傳遞。幾十年來,研究者研究出了許多的相位解纏算法,至今為止,基于路徑跟蹤的相位解纏算法有枝切法、區(qū)域法、Mask-cut算法、像元擴(kuò)散法、最小生成樹法、條紋檢測(cè)法、區(qū)域生長(zhǎng)法,最小不連續(xù)算法(簡(jiǎn)稱Rynn算法)
16、等算法。路徑跟蹤的相位解纏算法一般步驟如下所示:輸入:纏繞相位步驟1:相位連續(xù)性/不連續(xù)性檢測(cè):識(shí)別殘差點(diǎn),生成枝切線。步驟2:計(jì)算/建立相位質(zhì)量圖。步驟3:相位積分:在枝切線周圍或在質(zhì)量圖的指導(dǎo)下處理。下面對(duì)其中比較典型的算法作詳細(xì)介紹:4.2.1 Goldstein枝切法Goldstein枝切法是較經(jīng)典的路徑跟蹤法,是1988年Goldstein等人提出的,它識(shí)別正負(fù)殘差點(diǎn),并連接鄰近的殘差點(diǎn)對(duì)或多個(gè)殘差點(diǎn),實(shí)現(xiàn)殘差點(diǎn)“電荷”平衡,生成最優(yōu)的枝切線,確定積分路徑,防止誤差沿積分路徑傳遞。基本步驟為:(1) 識(shí)別殘差點(diǎn);(2) 生成枝切線;(3) 繞過枝切線進(jìn)行積分。具體如下:首先按一定的順
17、序?qū)ふ覛埐铧c(diǎn),定義一個(gè)2x2像元的纏繞相位為節(jié)點(diǎn),將四個(gè)像元串接起來,即為影像中的最小閉合路徑(dosedloop)。沿最小閉合路徑將纏繞相位梯度累加起來,如果之和為零則這四個(gè)點(diǎn)是一致的,否則左上角的像元就稱為殘差點(diǎn)(residual)。纏繞相位節(jié)點(diǎn)圖與最小閉合路徑圖如圖所示01一 0.1K 1A2A3-0.1纏繞相位節(jié)點(diǎn),最小閉合路徑圖(每個(gè)像元數(shù)值乘以劫才表示纏繞相位真實(shí)值),i為各方向相位差1 i,j1i,j2 i1,j1i,j13 i1,ji1,j14 i,ji1,j計(jì)算得5 0.16 0.34i07 0.0i18 0.2說明相位是一致的。再給出一個(gè)例子:纏繞相位節(jié)點(diǎn)圖與最小閉合路徑圖
18、如圖所示A 10.4A4210.320.330.340.14則左上角的像元為殘差點(diǎn),當(dāng)找到第一個(gè)殘差點(diǎn)以后,從該殘差點(diǎn)開始,繼續(xù)搜索,找到下一個(gè)殘差點(diǎn)后,用一枝切線將兩者連接起來計(jì)算殘數(shù)和,如果和為零則完成了該樹枝的生長(zhǎng),繼續(xù)搜索直至搜索完全部殘差點(diǎn),如果和不為零則不斷加入殘差點(diǎn)每次計(jì)算總的殘數(shù)和,直至和為零。在Goldstein的枝切法中,有兩個(gè)步驟是極為關(guān)鍵的:(l)當(dāng)搜索窗口找到新的殘差點(diǎn),無論該殘差點(diǎn)是否與其他的殘差點(diǎn)相連,都將該殘差點(diǎn)與窗口中心的殘差點(diǎn)相連;(2)當(dāng)搜索窗口到達(dá)圖像的邊界,則將殘差點(diǎn)與邊界相連,以阻止積分路徑。枝切法最大的優(yōu)點(diǎn)是:在實(shí)際計(jì)算中速度比較快;在噪聲比較低、
19、殘差點(diǎn)比較少的情況下,精確度非常高。缺點(diǎn)是:當(dāng)殘差點(diǎn)較多且分布較密集時(shí),該算法難以準(zhǔn)確連接枝切線,導(dǎo)致無法選擇合理的積分路徑,有時(shí)會(huì)造成錯(cuò)誤的阮跳躍,導(dǎo)致誤差的傳遞。但由于該算法的速度優(yōu)勢(shì),使之成為一種常用的相位解纏算法。4.2.2質(zhì)量引導(dǎo)法這種算法不識(shí)別殘差點(diǎn),也不設(shè)置枝切線。而是在進(jìn)行相位解纏時(shí),通過相位質(zhì)量圖(qualitymap沫定義相位數(shù)據(jù)的質(zhì)量,將積分路徑總是沿“高”質(zhì)量的像元進(jìn)行,最后解纏“低”質(zhì)量像元。質(zhì)量引導(dǎo)法的關(guān)鍵步驟就是在相位質(zhì)量圖的引導(dǎo)下進(jìn)行像元擴(kuò)散,其基本操作過程如下:從高質(zhì)量像元點(diǎn)出發(fā),檢測(cè)它的四個(gè)鄰近像元,對(duì)鄰近像元進(jìn)行解纏,將解纏后的像元的鄰接像元(未解纏)存儲(chǔ)
20、在“鄰接列”中,依據(jù)相位質(zhì)量從“鄰接列”移出高質(zhì)量像元進(jìn)行相位解纏,更新“鄰接列”,重復(fù)上述步驟直至所有的像元解纏完畢。質(zhì)量引導(dǎo)法成功地進(jìn)行相位解纏的前提是必須有可靠的相位質(zhì)量圖。相位質(zhì)量圖主要有四種:相干圖、偽相干圖、相位導(dǎo)數(shù)變化圖、最大相位梯度圖、掩模圖(mask)。(1) 相干圖最常用的質(zhì)量圖是相干圖,相干值的高低表明圖像不同區(qū)域的相干性,是最直觀的干涉質(zhì)量評(píng)價(jià)圖。同時(shí)相干系數(shù)的變化也表征了在圖像獲取期間地物的變化情況,所以相干圖也用于地物的分類等。(2) 偽相干圖(Pseudo-correlation)當(dāng)無法獲得InSAR圖像對(duì)的強(qiáng)度值時(shí),常常用偽相干圖來模擬相干圖。這時(shí)把InSAR圖
21、像對(duì)的強(qiáng)度定義為1,那么偽相干定義為:cosi,j)2(sini,j)2zm,n2kk為視數(shù)。偽相干圖的一個(gè)最大缺陷是:對(duì)于陡峭地形區(qū),它標(biāo)志為低質(zhì)量數(shù)據(jù)區(qū)(即使這些相位數(shù)據(jù)質(zhì)量很好,并且沒有噪聲)。這時(shí)就需要新的質(zhì)量圖,用來評(píng)價(jià)相位導(dǎo)數(shù)的統(tǒng)計(jì)變化特征。(3)相位導(dǎo)數(shù)變化圖(PhaseDerivativeVariance)相位導(dǎo)數(shù)變化定義如下:二(一xmy二(一yz?zm,nk1相位導(dǎo)數(shù)變化不同于相干和偽相干。例如,在傾斜地表,如果相位變化率保持一定,則相位導(dǎo)數(shù)變化為0,而偽相干不為0。從嚴(yán)格意義上講,相位導(dǎo)數(shù)變化表征的是相位數(shù)據(jù)的“壞”(badness),而不是“好”(goodness),但
22、我們可以假定:如果相位導(dǎo)數(shù)變化是可以忽略的話,那么相位數(shù)據(jù)就是好數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)表明,在無法獲得相干圖的情況下,相位導(dǎo)數(shù)變化圖是最可靠的相位質(zhì)量圖。(4)最大相位梯度圖從相位圖上可以看出,在噪聲相位區(qū)往往相位梯度也很大,所以可以用最大相位梯度來表征相位數(shù)據(jù)的質(zhì)量。一般最大梯度定義為:max%maxyi,j最大相位梯度圖也有偽相干的缺陷,在地形很陡峭(即相位變化顯著,但無噪聲)也表征為低質(zhì)量數(shù)據(jù)。質(zhì)量引導(dǎo)法完全依賴于質(zhì)量圖像來指導(dǎo)解纏路徑的選擇,因此在缺乏高質(zhì)量的質(zhì)量圖像時(shí),解纏效果將會(huì)很不理想。另外該算法不識(shí)別殘差點(diǎn),因此解纏路徑就不可避免的可能會(huì)包圍非平衡的殘差點(diǎn),這樣就有可能會(huì)產(chǎn)生2k二的周期累
23、加錯(cuò)誤。(5)掩膜圖(mask)在解纏過程中,有的區(qū)域失相關(guān)嚴(yán)重(如水面)導(dǎo)致相位不連續(xù),有的區(qū)域地勢(shì)平坦不需要進(jìn)行濾波。在這種情況下,我們可以制作一個(gè)掩模圖將這些區(qū)域掩蓋起來,使解纏和濾波不涉及這些區(qū)域。掩模圖的生成方法一般是采用一定的閑值來進(jìn)行判斷,或者手工確定需要掩蓋的區(qū)域,通常被掩蓋區(qū)域的干涉圖像元用0來表示,未被掩蓋的像元1來表示。第四章對(duì)西安數(shù)據(jù)的解纏過程中均采用了掩模圖,即掩蓋掉的像元不參與解纏,以防止誤差的傳播。質(zhì)量引導(dǎo)法解纏結(jié)果的好壞很大程度上依賴于質(zhì)量圖的“好”與“壞”,如果有好的質(zhì)量圖引導(dǎo),能得到優(yōu)于枝切法的解纏結(jié)果。因?yàn)椴辉O(shè)置枝切線,積分路徑就可能包圍殘差點(diǎn)導(dǎo)致錯(cuò)誤的2
24、k兀的累積錯(cuò)誤。4.2.3掩膜切口法(mask-cut法)1966年Rynn首先對(duì)質(zhì)量圖像引導(dǎo)分割路徑的算法作了詳細(xì)的描述,在該方法中使用逐步增長(zhǎng)的像素掩模來連接殘差點(diǎn),這種像素掩模稱為掩模切口,與分割路徑的作用相似。掩模切口算法與質(zhì)量引導(dǎo)法有些相似,它在有些地方可以看作是后者的逆向算法,它并不是從高質(zhì)量的區(qū)域開始解纏,而是從殘差點(diǎn)開始,沿低質(zhì)量的區(qū)域逐漸擴(kuò)展像素掩模。掩模切口的擴(kuò)展過程一直到它連接了等量的正殘差點(diǎn)和負(fù)殘差點(diǎn)或者到達(dá)圖像邊界時(shí)為止,在前一種情況下,殘差點(diǎn)是平衡的,相位解纏與積分路徑無關(guān),而在后一種情況下,掩模將殘差點(diǎn)隔離開來,可以保證不會(huì)有解纏路徑可能包圍這些殘差點(diǎn)。該算法實(shí)際
25、上是將Goldstein枝切法和基于質(zhì)量圖路徑積分法的結(jié)合起來,掩模分害算法雖然也識(shí)別殘差點(diǎn)并產(chǎn)生分割路徑,但總的來講,該算法還是在質(zhì)量圖像的指導(dǎo)下實(shí)現(xiàn)的,因此算法的結(jié)果在很大程度上也仍然依賴于高質(zhì)量的質(zhì)量圖像。在殘留點(diǎn)不僅僅分布在低質(zhì)量相位區(qū)的情況下,mask-cut算法與質(zhì)量指導(dǎo)的路徑跟蹤算法都無法正常工作,在這種情況下,枝切法更為有效。其解纏步驟為:(1) 識(shí)別殘差點(diǎn);(2) 生成mask-cut;(3) 細(xì)化mask-cut;(4) 沿mask-cut的路徑積分。4.3最小范數(shù)法理想情況下解纏相位梯度等于纏繞相位梯度的假設(shè),相位解纏可最小范數(shù)法將相位解纏問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)上的最小范數(shù)問題,
26、目前使用最廣泛的是最小二乘法,最小二乘法是一種廣泛使用的優(yōu)化方法,有無權(quán)和加權(quán)兩種形式。無權(quán)形勢(shì)下,相位解纏是求取一個(gè)平滑的解纏相位。就是求解一個(gè)Neumanr#下的Poisson方程??梢酝ㄟ^離散余弦變換DCT離散傅里葉變換FFT或無權(quán)多級(jí)格網(wǎng)法來有效的解決。由于干涉圖上各像素點(diǎn)相關(guān)系數(shù)差別較大,存在相位的不連續(xù),因此無權(quán)最小二乘雖然獲得了平滑的相位解纏曲面,但造成局部的噪聲在最小均方意義下的全局傳播而產(chǎn)生與真實(shí)相位值偏差較大的解。加權(quán)最小二乘法可以在一定程度上彌補(bǔ)無權(quán)最小二乘法的這一缺陷。例如共軛梯度法使用的權(quán)系數(shù)是經(jīng)過二值化的質(zhì)量圖,將干涉圖中由于殘余點(diǎn)的存在而破壞的區(qū)域賦予零權(quán),阻止它
27、們對(duì)相位解纏的破壞。不帶權(quán)的最小二乘法相位解纏又分為基于基本迭代法的最小二乘相位解纏、無權(quán)多極格網(wǎng)法、基于FFT/DCT的最小二乘相位解纏、基于誤差方程的最小二乘相位解纏。加權(quán)最小二乘法包括picard算法、PCGT法、加權(quán)多級(jí)格網(wǎng)法。4.2.1 無權(quán)最小二乘法(1)基本迭代法基本迭代法有3種,第一種是。-Jacobi迭代法,第二種是Gauss-Seidel迭代法,第三種是SOFfe,其迭代公式分別如下:1) )-Jacobik1kkkkki,j(1)i,j(i1,ji1,ji,j1i,j1i,j)/42) Gauss-Seidelk1kkk1i,j(i1,ji1,ji,j1k1i,j 1i,
28、j)/4ik,j1(1) ik,j( ik1,jki 1,jik,j11ik,j11 i,j)/4在每個(gè)松弛迭代中,SOR法的計(jì)算量與 -Jacobi迭代法與Gauss-seidel 迭代法相當(dāng)。如果選擇好最佳松弛因子,該方法的收如果選擇好最佳松弛因子,該方法的收斂速度比 -Jacobi 代法與Gauss-seidsl 迭代法高一個(gè)量級(jí)。3) SOR(2)無權(quán)多級(jí)網(wǎng)絡(luò)法高斯一賽德爾松弛算法的收斂速度很慢,為了提高運(yùn)算效率,可采用多級(jí)格網(wǎng)技術(shù)。高斯一賽德爾松弛算法是一種典型的局域平滑算子,它可以迅速的去除信號(hào)中的高頻成分,但對(duì)低頻成分的濾除速度卻非常慢,因此導(dǎo)致它很難收斂。多級(jí)格網(wǎng)方法的核心思想就是將低頻成分轉(zhuǎn)化為高頻成分,加速高斯一賽德爾松弛算法的處理速度。這種由低頻到高頻的轉(zhuǎn)換是通過格網(wǎng)重采樣實(shí)現(xiàn)的,粗格網(wǎng)的低采樣率提高了殘
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 2025年產(chǎn)品推廣與銷售合作協(xié)議
- 企業(yè)法律風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)管理評(píng)估
- 2025年商業(yè)位置互換策劃協(xié)議樣本
- 2025年兒童照護(hù)服務(wù)合伙協(xié)議
- 2025年繪畫交易協(xié)議
- 2025年課外活動(dòng)安全管理與校園安全責(zé)任追究制度
- 軟組織損傷的生物力學(xué)機(jī)制基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)歸納
- 高質(zhì)量發(fā)展中的教育資源優(yōu)化配置
- 影視產(chǎn)業(yè)與地方旅游業(yè)的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)
- 高考成功之路
- GB/T 30134-2025冷庫(kù)管理規(guī)范
- 2025年安徽省合肥八中高考最后一卷地理試題及答案
- 浪潮新員工培訓(xùn)體系大綱
- 2025年7月浙江省普通高中學(xué)業(yè)水平考試歷史仿真模擬卷01(含答案)
- 安徽省合肥市45中學(xué)2025屆七年級(jí)數(shù)學(xué)第二學(xué)期期末監(jiān)測(cè)模擬試題含解析
- 中學(xué)生成就目標(biāo)導(dǎo)向下的學(xué)習(xí)滿意度影響機(jī)制探討
- 預(yù)防醫(yī)學(xué)知識(shí)試題及答案匯編
- 法人變更交接協(xié)議書
- 地七年級(jí)下冊(cè)全冊(cè)知識(shí)要點(diǎn)總復(fù)習(xí)-2024-2025學(xué)年七年級(jí)地理教學(xué)課件(人教版2024)
- 2024-2025學(xué)年部編版四年級(jí)語(yǔ)文下冊(cè)期末模擬試卷
- 財(cái)務(wù)培訓(xùn):AI與財(cái)稅合規(guī)的未來
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論