【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地表变形检测，特别是一种通过升/降轨insar变形图像融合获得覆盖整个山区变形图方法。
技术介绍
1、合成孔径雷达差分干涉测量（dinsar，differential interferometry syntheticaperture radar，也泛称insar）是一种高精度对地微波观测技术，利用同一地区的两幅具有相干性的sar（synthetic aperture radar）影像的重复观测形成干涉变形，根据图像像元的相位信息获取地表形变信息，受制于侧视成像模式，sar卫星在观测飞行方向的地表变形时敏锐性降低，与阴影和叠掩等几何畸变密切关联，导致升轨和降轨条件下的insar观测结果在反映insar变形强度和范围时与真实情况存在差异和互补性。因此，如何将升轨和降轨观测结果有效地进行融合，是重建地表完整变形特征的关键。借助升降轨影像融合将不同探测体之间的独特信息有机地结合起来，并通过去除次生椒盐噪声、地物特征增强和缺失信息填补，有望减少单一轨道对目标物体探测的偏差与不确定性，可以提供更全面的的地表变形信息。基于insar观测结果为基础，为实现insar升降轨道观测结果的高质量融合，需主要解决图像融合过程中变形区不明确、出现次生椒盐噪声两个主要问题。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是提供一种通过升/降轨insar变形图像融合获得覆盖整个山区变形图方法，采用形变强度值生成特征矩阵来引导像素级特征融合，在可变形窗口中值滤波技术中植入反馈机制来定向去除融合噪音，
2、为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是：一种通过升/降轨insar变形图像融合获得覆盖整个山区变形图方法，包括以下步骤：
3、s1、生成insar影像；
4、s2、预处理和初步融合；
5、s3、优化过程；
6、s4、评估结构；
7、s5、检查和输出。
8、优选的，所述步骤s1具体如下：
9、在insar图像生成阶段，利用stacking-insar技术生成研究区升降轨insar形变量值图和形变可视图。
10、优选的，所述步骤s2具体如下：
11、对升降轨图像进行目标区域裁剪、数据校准、数据清洗和数据核对；从insar升降轨可视图中综合考虑人眼视觉、轨道信息和图像内容三者之间最好的一方作为主影像，从而利用对应的形变量值图得到形变的决策矩阵，再结合像素级融合算法来引导三波段insar可视图中像素值的变换完成初步融合。
12、优选的，所述步骤s3具体如下：
13、先对可视图的初步融合结果逐像素进行噪声检测并分为噪声和有效信息两类，再利用可变形滤波器自适应地调整窗口结构获取噪声周围像素值中值，对图像中的噪声点进行替换处理，来恢复低密度脉冲噪声下的融合图像。
14、优选的，所述步骤s4具体如下：
15、将图像依照超像素原理进行分割，再分别在rgb与yuv空间下进行多项指标评价，即将rgb彩色系统在三维空间上的表达优势与hsv彩色模型对图像色度、饱和度和亮度可单独提取优势进行联合，以此为依托来确定图像融合的质量。
16、优选的，所述步骤s5，对参数信息进行检查后，最后对融合的图像进行地理编码，生成易于gis分析的融合形变图。
17、优选的，所述步骤s2具体如下：
18、首先根据研究区所在的地理位置，将几何畸变小和成像质量高为条件从insar形变量值图中选定主辅影像对；在此过程中，需要对于insar观测结果中的无信息像素进行清洗；实际的规则是利用升降轨观测影像和对应的nodata矩阵，生成强度影像s和m，即：
19、；
20、；
21、上式中，是主影像的形变量值图，是从影像的形变量值图，是无值的数据矩阵，是主insar图像，是从insar图像；
22、在此基础上，需从基础影像对中选择较为可靠的主影像作为参照，这就需要先计算升降轨地表形变量值图（deformation numerical map）的决策矩阵，并获取特征值和特征向量，得到形变的决策矩阵，即：
23、；
24、式中，决策矩阵为a，s和m分别代表主辅强度图，将i和j无关的量视为常数，得：
25、；
26、其中中计算方式为，先对和取绝对值，来获取地表形变的无符号数值；再挑选绝对值中最大一方赋值给，表示该像素点绝对最强变形值；y系数矩阵，将具体数据值转化成标签，对应无符号、主影像和辅影像三种类型；
27、由于像素级融合规则的选择都有很大的灵活性，利用特征矩阵的数值，提出了基于决策矩阵的融合规则：
28、；
29、式中f反映了融合前后像素值的变化情况，将融合后同一波段内与i和j无关的量视为常数，则可进一步表示为：
30、；
31、其中中具体计算方式为，按决策矩阵a中数据表示类型选取主辅影像对应位置像素，利用系数矩阵再相乘。本融合规则是通过强度值生成的决策矩阵来引导三波段insar图像的像素级变换与融合。
32、优选的，所述步骤s3中具体如下：
33、数据处理过程需要通过噪声检测对图像中所有像素点的灰度值逐个比对，将灰度值与或相同的点标记为疑似椒盐噪声点，其他像素点标记为信号点，即：
34、；
35、式中，来表示地表形变图像中位于第i行第列的像素点灰度值，smax和smin表示图像中所有像素点的最大灰度值和最小灰度值，用表示疑似椒盐噪声点矩阵；
36、可变形滤波器可自适应地调整窗口结构，其思想是内核窗口（kernel）由传统规则的矩形窗口取代为不规则的形状；把核函数表示为，其中d是一个表示变形参数的向量；将其表示为矩阵k，其中元素，，；因此，它的列向量包含所需的核，每个核又具有不同的变形参数；通过奇异值分解，来解决求参考核和插值函数的总最小二乘问题，对于给定数量的j个参考核，使得线性组合的均方误差(mse)最小：
37、；
38、当时，保持每一处的为近似值，假定，在时：
39、；
40、式中，是ls最优插值函数，是ls最优插值推荐的卷积核大小。在许多实际情况下，不同变形的核之间有大量重叠。
41、本专利技术提供一种通过升/降轨insar变形图像融合获得覆盖整个山区变形图方法，具有以下有益效果：
42、（1）基于融合决策矩阵引导下的像素级insar升降轨融合算法可利用形变值图作为融合指导依据实现对同源不同轨insar数据进行融合，改进insar结果空间感知能力和识别目标的准确性；
43、（2）在可变形窗口中值滤波技术中植入反馈机制来定向去噪，一定程度上解决了以往的滤波去噪方法导致的图像清晰度下降和地物边缘模糊的现象，抑制椒盐噪声的同时保持了融合后图像的细节。
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1.一种通过升/降轨InSAR变形图像融合获得覆盖整个山区变形图方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种通过升/降轨InSAR变形图像融合获得覆盖整个山区变形图方法，其特征在于，所述步骤S1具体如下：
3.根据权利要求1所述一种通过升/降轨InSAR变形图像融合获得覆盖整个山区变形图方法，其特征在于，所述步骤S2具体如下：
4.根据权利要求1所述一种通过升/降轨InSAR变形图像融合获得覆盖整个山区变形图方法，其特征在于，所述步骤S3具体如下：
5.根据权利要求1所述一种通过升/降轨InSAR变形图像融合获得覆盖整个山区变形图方法，其特征在于，所述步骤S4具体如下：
6.根据权利要求1所述一种通过升/降轨InSAR变形图像融合获得覆盖整个山区变形图方法，其特征在于，所述步骤S5，对参数信息进行检查后，最后对融合的图像进行地理编码，生成易于GIS分析的融合形变图。
7.根据权利要求3所述一种通过升/降轨InSAR变形图像融合获得覆盖整个山区变形图方法，其特征在于，所述步骤S2具体如下：>
8.根据权利要求4所述一种通过升/降轨InSAR变形图像融合获得覆盖整个山区变形图方法，其特征在于，所述步骤S3中具体如下：
...【技术特征摘要】
1.一种通过升/降轨insar变形图像融合获得覆盖整个山区变形图方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种通过升/降轨insar变形图像融合获得覆盖整个山区变形图方法，其特征在于，所述步骤s1具体如下：
3.根据权利要求1所述一种通过升/降轨insar变形图像融合获得覆盖整个山区变形图方法，其特征在于，所述步骤s2具体如下：
4.根据权利要求1所述一种通过升/降轨insar变形图像融合获得覆盖整个山区变形图方法，其特征在于，所述步骤s3具体如下：
5.根据权利要求1所述一种通过升/降轨insa...
【专利技术属性】
技术研发人员：李仁江，蒋树，郑海益，赵小铭，李真，闫国强，马力，徐宇，张树海，戴福初，姚鑫，刘阳，张志红，
申请(专利权)人：中国长江三峡集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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