[发明专利]一种增强合成孔径声纳干涉图质量的滤波方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及合成孔径声纳信号处理领域，特别涉及一种增强合成孔径声纳干涉图质量的滤波方法及系统。

背景技术

合成孔径声纳（SAS）是一种水下高分辨率成像技术。干涉合成孔径声纳（InSAS）是合成孔径声纳技术的扩展。InSAS安装有主辅两副接收阵，以相近的入射角对同一区域成像，得到主辅图像对。通过对主辅图像对“比相测高”得到高程信息。干涉合成孔径声纳包含生成SAS图像、主图像配准、生成干涉图、干涉图滤波、干涉图解缠和生成数字高程模型等步骤。

其中，干涉图滤波是InSAS处理的重要步骤，能够提高干涉图质量，降低后续处理的难度。由于三角函数的周期性，干涉相位处于(-π,π]之间，不能使用一般的低通滤波方法。常用的干涉图滤波方法有圆周期均值滤波、圆周期中值滤波、Lee滤波、Goldstein滤波和小波滤波等。小波分析在信号处理上具有数学显微镜功能，可以将干涉图分解为不同尺度、不同子带的分量，具有较好的干涉图滤波效果。目前针对干涉合成孔径雷达（InSAR）干涉图已有一些小波滤波方法。其中的典型方法为Carlos López-Martínez和Xavier Fàbregas提出的一种干涉图小波域相位噪声建模和抑制方法。该方法使用掩膜生长的方法获得干涉相位对应的小波系数，并对噪声滤波。本文针对InSAS的特点，提出了一种新的小波域InSAS干涉图滤波方法。该方法利用了干涉图主图像的边缘信息，从而获得边缘保持效果。

发明内容

本发明的目的在于，为克服现有技术的缺陷本专利申请提供了一种增强合成孔径声纳干涉图质量的滤波方法及系统。

为实现上述目的本发明提供了一种增强合成孔径声纳干涉图质量的滤波方法，该方法在小波域内增强干涉相位降低噪声相位，所述方法包含：

步骤101）将主图像幅度图进行边缘检测，并对干涉图进行单位矢量变换，分解为实部和虚部；

步骤102）对实部和虚部分别进行滤波，具体为首先对实部和虚部进行尺度为三的小波变换，分解为多个尺度的各个子带；

步骤103）对各个高频子带中对应主图像非边缘区域的小波系数进行阈值处理，滤除绝对值小于阈值的小波系数；

步骤104）将阈值处理后的小波系数经过小波重构得到小波多尺度滤波的干涉合成孔径声纳干涉图。

上述技术方案中，所述小波变换采用“Sym4”算法进行小波变换。

上述技术方案中，所述非边缘区域采用索贝尔算子（“Sobel”算子）进行边缘检测。

上述技术方案中，所述重构使用一组合成高通滤波器和低通滤波器，沿列方向进行二倍上采样，并对输出结果进行列方向重构，对结果再沿行方向重复二倍上采样和重构步骤。

基于上述方法本发明提供了一种增强合成孔径声纳干涉图质量的滤波系统，该系统在小波域内增强干涉相位降低噪声相位，所述系统包含：

第一处理模块，用于将主图像幅度图进行边缘检测，并对干涉图进行单位矢量变换，并分解为实部和虚部；

第二处理模块，用于对实部和虚部分别进行尺度为3的小波变换，分解为多个尺度的各个子带；

滤波模块，用于对各个高频子带中对应主图像非边缘区域的小波系数进行阈值处理，滤除绝对值较小的小波系数；和

重构模块，用于将阈值处理后的小波系数经过小波重构得到小波多尺度滤波的InSAS干涉图。

上述技术方案中，所述小波变换采用“Sym4”小波进行小波变换。

上述技术方案中，所述非边缘区域采用“Sobel”算子进行检测。

上述技术方案中，所述重构使用一组合成高通滤波器和低通滤波器，沿列方向进行二倍上采样，并对输出结果进行列方向重构，对结果再沿行方向重复二倍上采样和重构步骤。

由于InSAS干涉图具有非平稳性，难以使用傅里叶变换域方法进行滤波，本文提出了一种小波域滤波方法。该方法在小波域内增强干涉相位降低噪声相位。

总之，本方法首先将主图像幅度图进行边缘检测。干涉图进行单位矢量变换，并分解为实部和虚部。对实部和虚部分别进行尺度为3的小波变换，分解为多个尺度的各个子带。对各个高频子带中对应主图像非边缘区域的小波系数进行阈值处理，滤除绝对值较小的小波系数。将阈值处理后的小波系数经过小波重构得到小波多尺度滤波的InSAS干涉图。

本发明的效果在于，通过小波域干涉图多尺度滤波方法，可增强InSAS干涉图质量，降低干涉相位噪声。

附图说明

图1是本发明提供的小波域干涉图滤波方法流程图；

图2是本发明提供的InSAS干涉图小波域分解图；