基于徑向基函數(shù)和殘差圖累積的相位解纏研究.pdf

1、相位中包含大量有用的待測(cè)物理量的信息，這些信息在干涉合成孔徑雷達(dá)、磁共振成像和光學(xué)測(cè)量中具有廣泛的應(yīng)用。然而，在這些應(yīng)用中所獲得的相位信息往往不是真實(shí)相位，而是通過(guò)反三角函數(shù)計(jì)算得到的位于某周期（如（-π，π]）內(nèi)的纏繞相位(Wrapped Phase)。要想獲得真實(shí)的相位，就必須求解出真實(shí)相位和纏繞相位之間相差的纏繞數(shù)（也稱為模糊數(shù)），這一過(guò)程稱為相位解纏(PhaseUnwrapping)，也可以稱為相位展開、相位解包裹。
　　

2、針對(duì)相位解纏的研究最早可以追溯到二十世紀(jì)六十年代后期，到目前為止已經(jīng)產(chǎn)生了很多相位解纏算法，它們大致可以分為兩大類:基于路徑跟蹤的相位解纏算法和基于最小范數(shù)的相位解纏算法。基于路徑跟蹤的相位解纏算法是一種局部算法，該算法主要是利用相位圖的局部信息，通過(guò)一定的方法來(lái)選擇適當(dāng)?shù)姆e分路徑，從而得到最終的解纏結(jié)果?；谧钚》稊?shù)的相位解纏算法與路徑跟蹤算法不同，該類算法屬于全局算法，該類算法的主要思想是引入目標(biāo)函數(shù)，并添加一些約束條件，從而使該目

3、標(biāo)函數(shù)最小化，即把相位解纏問(wèn)題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化問(wèn)題。但是，由于噪聲、欠采樣等原因的存在，導(dǎo)致不能實(shí)現(xiàn)正確的解纏，這使得相位解纏成為了一個(gè)難題，也成為國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者研究的熱點(diǎn)。本文主要針對(duì)基于最小范數(shù)相位解纏算法中的徑向基函數(shù)相位解纏算法和殘差圖累積的相位解纏算法進(jìn)行了研究。
　　本文的主要研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　(1)簡(jiǎn)要地概述了相位解纏的研究背景與意義以及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，并介紹了基于路徑跟蹤和基于最小范數(shù)的相位解纏算法中的

4、常用方法。
　　(2)對(duì)基于徑向基函數(shù)的相位解纏算法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種自適應(yīng)參數(shù)的徑向基函數(shù)相位解纏算法:針對(duì)不同的纏繞圖，先對(duì)圖像進(jìn)行分塊，然后按照各塊的圖像復(fù)雜度確定對(duì)應(yīng)的徑向基函數(shù)的寬度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在不同噪聲水平下，與原徑向基函數(shù)解纏算法，及經(jīng)典的質(zhì)量圖導(dǎo)向法和圖割法等相比，該算法具有更好的魯棒性。
　　(3)對(duì)基于殘差圖累積的相位解纏算法進(jìn)行了改進(jìn)，該算法的主要思想是通過(guò)G-S算法迭代計(jì)算殘差圖直到代價(jià)函數(shù)收