【摘 要】
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地基差分干涉雷达相位图中,往往含有大量相位噪声,严重影响相位解缠和形变测量结果.有鉴于此,本文提出一种改进的自适应非局部均值(Non-Local Means)组合滤波算法.该算法首先利用相干系数构造出可自适应的平滑参数模型,有效改善了Non-Local Means算法在滤波参数选择上的固定性.其次,利用维纳滤波可对空变噪声进行有效滤除的优点,本文将自适应Non-Local Means算法与维纳滤波进行有效结合,更好的保持了相位连续性,改善了图像边缘模糊度.实测数据表明,相比于自适应中值滤波算法、Golds
【机 构】
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重庆三峡学院电子与信息工程学院,三峡库区地质环境监测与灾害预警重庆市重点实验室,重庆404000;北京理工大学信息与电子学院,北京100081
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地基差分干涉雷达相位图中,往往含有大量相位噪声,严重影响相位解缠和形变测量结果.有鉴于此,本文提出一种改进的自适应非局部均值(Non-Local Means)组合滤波算法.该算法首先利用相干系数构造出可自适应的平滑参数模型,有效改善了Non-Local Means算法在滤波参数选择上的固定性.其次,利用维纳滤波可对空变噪声进行有效滤除的优点,本文将自适应Non-Local Means算法与维纳滤波进行有效结合,更好的保持了相位连续性,改善了图像边缘模糊度.实测数据表明,相比于自适应中值滤波算法、Goldstein算法和传统Non-Local Means算法,本文算法在抑制相位噪声、保持相位连续性以及改善图像边缘模糊度方面具有明显优势.
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