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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]湖南师范大学工学院,湖南长沙410081 [2]湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082
出 处:《湖南科技大学学报(自然科学版)》2005年第2期72-75,共4页Journal of Hunan University of Science And Technology:Natural Science Edition
基 金:国家自然科学基金项目(编号:60375001);湖南省自然科学基金项目(编号:04JJ40042)
摘 要:论述了小波包分解和重构的基本理论以及利用小波包分析对信号进行消除噪声的基本方法.针对目前采用中值滤波方法和均值滤波方法的局限,提出了一种基于小波包分析的InSAR干涉相位图滤波算法以改善滤波效果,采用熵标准实现最佳分解.选取三峡地区的两幅相干图像进行滤波实验,实验结果是:采用中值滤波方法滤波后的残差点数为4952点和86058点,而采用小波包分析方法滤波的干涉相位的残差点数为524点和14225点.图3,表1,参10.The basic theory of wavelet package analysis and the methods of noise elimination for signals employing wavelet analysis were discussed in this thesis.The method of phase image noise filtered by wavelet analysis was employed usually in phase interferogram,and the result was not satisfactory.An algorithm of interferometric phase image filter of InSAR based on wavelet package analysis filter algorithm was advanced to improve the result,and experimenting for two interferometric phase images.The residues of two interferometric phase images are 4 952 and 86 058 using medial filter method,but the residues of two interferometric phase images are 524 and 14 225 using wavelet package analysis filter algorithm.3figs.,1tab.,10refs.
关 键 词:小波包分析 InSARI滤波算法
分 类 号:TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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