谭宏伟，周芳，贺丰收

(1.合肥工业大学 计算机与信息学院，合肥 230009；2.工业安全与应急技术安徽省重点实验室，合肥 230601；3.中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所，江苏 无锡 214063)

0 引言

合成孔径雷达干涉测量技术[1-2](interferometric synthetic aperture radar，InSAR)利用覆盖同一地面区域的两幅合成孔径雷达图像生成干涉图，进而反演获得地面的高程或形变。InSAR具有观测范围大、测量精度高、可以全天时全天候对地面进行观测的优点[3-4]，近年来受到人们的广泛关注。然而，受各种去相干因素的影响，InSAR生成的干涉图相位中往往含有大量噪声，严重影响相位展开、高程重建等后续处理的性能[5-6]，因此，在干涉测量过程中需要对干涉图进行滤波。

目前，研究者已经提出多种干涉图滤波算法，这些算法大致可以分为两类：空间域滤波和变换域滤波。空间域滤波中多视滤波[7]是应用最早的一种算法，它通过将均值滤波模板在干涉图上逐像素移动卷积，从而获得每一像素的滤波结果。多视滤波的噪声抑制效果是以牺牲图像分辨率为代价的，不利于相位细节的保持。在多视滤波基础上，Trouve等[8]提出坡度相位补偿滤波算法，通过补偿滤波窗口内的线性坡度相位，对残余相位进行窗口大小自适应的多视滤波，从而能更好地去除噪声并降低相位信息损失。然而受线性相位模型的限制，当局部区域地形复杂或相位噪声严重时，坡度相位补偿滤波的滤波效果不佳。因此，Wang等[9]提出主相位成分补偿滤波算法，它通过对局部干涉图的频谱进行加权截断处理来获得反映地形轮廓的主要相位成分，然后对补偿了主要相位成分的残余相位进行自适应方向窗口滤波。……