刘成洲, 李 斌, 许艺腾

(中交天津港湾工程研究院有限公司岩土工程研究所， 天津 300202)

相位解缠是一个将缠绕相位恢复到绝对相位的过程，是合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar, InSAR)处理过程中至关重要的一环。解缠结果的正确与否直接影响InSAR在矿区变形监测的可靠性和精度[1]。大多数的相位解缠算法是建立在理想的缠绕条件下，即邻近像元的相位差分绝对值小于π，而实际的相位表面往往是不连续，或是缠绕相位含有噪声，这类算法很难正确解缠出真实相位。目前，相位解缠算法大致可以分为四类：路径跟踪[2]、最小Lp范数[3]、贝叶斯正则化[4]和参数模型[5]。路径跟踪法，是通过设置合理的积分路径，以积分相邻像元上的缠绕相位梯度的方式进行相位解缠。比较常见的路径跟踪法有Goldstein枝切法[6]和质量图引导的枝切法[7]。最小Lp范数法，是一种满足全局最优条件的相位解缠算法，该算法使解缠图像的误差达到相对最小，其解缠的结果具有连续性，不会出现孤岛现象。比较常见最小Lp范数法有最小二乘算法[8]、图切法[9]。贝叶斯正则化是依靠数据观察机制，以及相位先验知识建立的模型，常见的贝叶斯正则化方法有随机非线性相位重构法、基于局部平滑的自适应正则化相位估计。参数模型算法将解缠相位约束到一个参数表面。在文献[10]中，对图像进行分块，每一个块应用不同的参数模型进行解缠，最后将拟合后的图像融合成解缠相位。此外，还有遗传算法[11](利用遗……