二维相位解包理论算法和软件【全文翻译- 噪声滤波(3.53.6)】

3.5 噪音过滤

在本节中,我们将简要讨论相位数据的滤波问题。除了提高信噪比之外,噪声滤波还有助于减少残差的数量,从而大大简化相位解包过程。不过,我们必须注意到一个重要的问题。正如我们在第 1 章中指出的,相位本身并不是信号。它只是信号的一种属性。因此,应该过滤的是信号本身,而不是相位。例如,在提取相位之前,应该在 k× k 窗口中过滤复值 IFSAR 数据。

尽管如此,我们也承认,确实会出现无法再获得观测数据而必须对相位本身进行滤波的情况。不过,我们在这样做时必须小心谨慎。两个相位值π/4 和 7π/4 的平均值不是π,而是 0。

最简单的滤波器就是平均滤波器。平均相位\tilde{\psi_{m,n}} 不能用传统公式定义:

图 3.38 (a) 植被平面的包裹相位。(b) 被高斯噪声破坏的相位。(C) 用公式 3.15 中定义错误的滤波器平滑相位的结果。(d) 用公式 3.16 中定义正确的滤波器平滑相位的结果。

其中,总和是以像素(m. n)为中心,在 k× k 个窗口中计算得出的。首先必须将相位数据映射到复平面上的矢

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