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公开(公告)号：CN118333871A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410491753.0
申请日：2024-04-23
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了基于CA‑ResNet的矿区沉陷相位滤波方法与系统，所述方法包括：获取矿区沉陷干涉相位模拟数据集；构建结合通道注意力机制残差神经网络模型；根据所述模拟数据集训练所述结合通道注意力机制残差神经网络模型；使用训练好的结合通道注意力机制残差神经网络模型对真实的矿区沉陷干涉相位进行相位滤波。本发明通过二维高斯曲面模拟矿区沉陷形变，并用异方差高斯噪声对形变相位进行相位降噪，使得更加接近真实噪声分布。本发明使用干涉相位的实部与虚部作为网络的输入，改善了干涉条纹相位跳变的问题。在原有的残差网络结构的基础上，加入了通道注意力机制，有效提升不同尺度目标的降噪效果和干涉相位的纹理特征获取能力。
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公开(公告)号：CN116148853B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202310137542.2
申请日：2023-02-20
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开一种矿区沉陷干涉相位滤波方法和装置，包括：获取矿区沉降形变的模拟数据；根据所述矿区沉降形变的模拟数据，训练改进型CBDNet模型；根据训练好的改进型CBDNet模型，对真实DInSAR矿区沉陷干涉相位进行相位滤波。采用本发明的技术方案，解决干涉条纹密集区域和高噪声区域滤波后噪声残留或相位损失问题，具有有效的提高相位滤波的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116224332B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310066109.4
申请日：2023-01-17
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及一种协调多元指标的雷达干涉相位质量估计方法，包括：采集原始雷达影像数据，获取干涉相位图；分别计算干涉相位图中每一像元的相位导数方差值、干涉相位方差值和Roberts梯度方差值；将相位导数方差值、干涉相位方差值和Roberts梯度方差值进行协调融合，获取协调多元指标的雷达干涉相位质量图；利用所述协调多元指标的雷达干涉相位质量图可进行滤波窗口参数设定或相位解缠路径设置，还可用于判断相位滤波算法的性能。本发明借鉴了数字图像处理领域中Roberts梯度模值方差估计技术，将其与InSAR技术中干涉相位方差及相位导数方差估计技术进行三者协调融合，最终实现对雷达干涉相位质量更准确地估计。
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公开(公告)号：CN116879894A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310792610.9
申请日：2023-06-30
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种针对矿区大梯度形变区域的相位解缠方法及系统，实现在解缠困难区域获取高精度解缠结果。具体包括：基于二维快速傅里叶变换(FFT2)将影像(干涉相位图)转换到频率域，通过对影像的二阶差分结果进行泊松方程的求解以及二维傅里叶反变换(iFFT2)得到影像的预解缠结果；通过原影像与预解缠结果进行复共轭相乘以稀释干涉条纹且得到噪声相位图；通过对噪声相位图进行L1范数相位解缠得到噪声相位中残留的有效相位信息；最后，将预解缠结果与残留相位进行共轭相乘，得到最终的解缠结果。本发明能解决大梯度变化区域的解缠精度低的问题，有效提高解缠精度。
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公开(公告)号：CN116224327A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310137503.2
申请日：2023-02-20
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于学习网络的矿区大梯度形变区相位解缠方法，属于合成孔径雷达干涉数据处理领域，包括以下步骤：基于U‑Net网络和SegNet网络构建多模型融合相位解缠网络；基于矿区的开采沉陷形变特征，获得模拟缠绕干涉图，并对所述模拟缠绕干涉图进行处理，获得滤波后的模拟缠绕干涉相位和对应的相位模糊系数；基于所述滤波后的模拟缠绕干涉相位和对应的相位模糊系数训练所述多模型融合相位解缠网络；基于训练后的多模型融合相位解缠网络，获得沉陷形变区的解缠相位值。本发明能够解决开采沉陷大梯度变化区域解缠精度低的问题，有效提高相位解缠精度。
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公开(公告)号：CN113589286B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111139444.X
申请日：2021-09-28
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于D‑LinkNet的无迹卡尔曼滤波相位解缠方法，实现在解缠困难区域获取高精度解缠结果。具体包括：基于改进D‑LinkNet的高精度梯度模糊系数估计、距离/方位向梯度获取及结合最大堆解缠策略的无迹卡尔曼滤波相位解缠；通过改进D‑LinkNet对不同地形的模拟数据进行模型训练，从含有噪声的干涉相位中获取梯度模糊系数；通过距离/方位向梯度估计公式获取相应的梯度，并结合小窗口中值滤波器对梯度进行轻微滤波，提高梯度估计精度；最后采用无迹卡尔曼滤波及最大堆解缠策略对干涉相位进行逐像元解缠。本发明能够解决高噪声及大梯度变化区域解缠精度低的问题，有效提高相位解缠精度。
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公开(公告)号：CN113552565A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110823529.3
申请日：2021-07-21
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开一种针对SAR数据高噪声及大梯度变化区域的相位解缠方法，属于雷达卫星SAR数据领域，在高噪声区域及大梯度变化区域相位解缠问题中具有较好地应用。通过结合低通滤波技术及奇异值分解有效地抑制高频噪声，并且对频率估计结果的异常值进行检测和修正，提高相位梯度估计的精度；基于相位梯度估计结果采用自适应平方根无迹Kalman滤波技术结合最大堆解缠策略完成相位解缠。本方法步骤简单，使用效果好，对于高噪声区域和地形大梯度变化区域的相位解缠具有更好的解缠精度和模型鲁棒性，有利于提高最终InSAR数据处理结果的精度。
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