[发明专利]一种InSAR干涉图像的滤波方法及装置

说明书

本申请提供了一种InSAR干涉图像的滤波方法及装置，涉及图像滤波技术领域，该方法包括：将InSAR干涉图像分割成多个大小相同的图像块，将每个图像块和其所有的相似图像块组成图像块组；对每个图像块组的各图像块进行快速傅立叶变换处理得到原始的频谱数据，对图像块组的频谱数据的幅值进行平滑处理，得到滤波后的频谱数据，对原始的频谱数据和滤波后的频谱数据进行处理，得到图像块组的各图像块的估计值；将每个图像块的估计值和所述图像块作为相似图像块的估计值进行加权平均，得到每个图像块的基本估计值；将每个图像块的基本估计值作为经验值执行最终估计得到滤波后的InSAR干涉图像。本申请提高了InSAR干涉图像的滤波效果。

技术领域

本申请涉及图像滤波技术领域，尤其是涉及一种InSAR干涉图像的滤波方法及装置。

背景技术

InSAR技术可全天时、全天候获取大面积地表视线向形变信息，在城市地表形变、火山冰川监测以及地震形变、山体滑坡等多个领域具有巨大的应用价值。受限于SAR成像和处理方式，直接利用影像获得的干涉图含有较大的噪声，影响了干涉图的质量，继而影响了形变反演的精度，因此干涉图滤波是InSAR处理的重要环节。

现有的干涉图滤波算法主要有空间域滤波算法和频率域滤波算法两类。

空间域滤波算法中的均值和中值滤波算法，计算便捷、运行速度快，但噪声水平变化过快时易丢失边缘细节信息。基于梯度的自适应滤波，可利用噪声的统计特性，能较好的保护条纹边缘信息，但梯度值较大的噪声区域去噪效果不佳。Lee滤波主要是利用图像的局部统计特性通过固定窗口进行去噪，但无法兼顾图像的残差和细节信息。

频率域滤波算法中的小波阈值滤波没有考虑干涉相位的统计特性且阈值确定较为困难，不能保持干涉图的边缘条纹等细节特征。Goldstein滤波是目前最常用的InSAR干涉图去噪方法，其具有的可变性能保持干涉条纹清晰，减少由热噪声、时空失相干及体散射去相干等因素造成的相位噪声，但受分块大小和滤波参数的影响较大，存在局部欠滤波或过滤波的情况。

近年来，BM3D图像去噪及其改进技术已成为SAR影像去噪的热门算法，BM3D算法融合了非局域去噪和变换域去噪的方法，它的优势在于能够充分挖掘并利用图像的非局域相关性，更进一步保护图像的细节信息，并在不损耗能量的情况下将噪声与有用信息区分开，在变换域滤波时有效地去除噪声保留有用信息。但BM3D算法主要适用于高斯白噪声，对InSAR干涉图的乘性相干斑噪声效果较弱。

InSAR干涉图的相位噪声主要是乘性相干斑噪声，对干涉图进行滤波既要抑制图像中的相位噪声，又要保持图像的边缘和纹理细节信息，但现有的算法难以满足上述要求。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种InSAR干涉图像的滤波方法及装置，以解决上述技术问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种InSAR干涉图像的滤波方法，包括：

将InSAR干涉图像分割成多个大小相同的图像块，通过计算每个图像与其它图像块的距离，获取每个图像块的若干个相似图像块，将每个图像块和其所有的相似图像块组成图像块组；

对每个图像块组的各图像块进行快速傅立叶变换处理得到原始的频谱数据，对所述图像块组的频谱数据的幅值进行平滑处理，得到滤波后的频谱数据，对原始的频谱数据和滤波后的频谱数据进行处理，得到所述图像块组的各图像块的估计值；

将每个图像块的估计值和所述图像块作为相似图像块的估计值进行加权平均，得到每个图像块的基本估计值；

将每个图像块的基本估计值作为经验值执行最终估计，得到滤波后的InSAR干涉图像。

在一种可能的实施中，通过计算每个图像与其它图像块的距离，获取每个图像块的若干个相似图像块，将每个图像块和其所有的相似图像块组成图像块组；包括：