CN103871030A - 一种干涉图像的滤波方法及设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种干涉图像的滤波方法及设备，所述干涉图像的滤波方法包括：获取干涉图像的干涉相位图，并对所述干涉相位图进行归一化；以待滤波的像素点为中心，按照预设的滤波窗长从归一化后的干涉相位图中选取像素点集；获取像素点集对应的干涉相位数据的实部和虚部，并分别对实部和虚部进行傅里叶变换；分别计算傅里叶变换后的实部和虚部的方差，并依据实部的方差确定第一滤波阈值以及依据虚部的方差确定第二滤波阈值；利用第一滤波阈值对傅里叶变换后的实部进行滤波，以及利用第二滤波阈值对傅里叶变换后的虚部进行滤波；分别对滤波后的实部和虚部进行傅里叶反变换，得到待滤波的像素点对应的干涉相位数据。

Description

一种干涉图像的滤波方法及设备

技术领域

本发明涉及干涉图像的滤波技术，尤其涉及一种干涉图像的滤波方法及设备。

背景技术

干涉合成孔径雷达（InSAR，Interferometric Synthetic Aperture Radar）是获取地面数字高程图（DEM，Digital Elevation Model）的重要遥感技术，InSAR通过对同一地区的两幅相干合成孔径雷达（SAR，Synthetic Aperture Radar）复图像进行干涉处理，得到观测区域的三维地形图。干涉相位滤波是InSAR数据处理中的关键步骤之一，相位滤波性能直接影响后续的二维相位展开处理，最终影响DEM的高程精度。因此，稳健的相位图滤波技术具有重要的应用价值。

目前，InSAR面临的一个重要的问题是如何对低信噪比、相干斑严重的干涉图像进行滤波以获取信噪比较高的干净的干涉图像。传统的均值滤波、中值滤波以及旋滤波等方法都无法处理高条纹率、高噪声的干涉图像，而加窗滤波（WFT，Windowed Fourier Transform）方法滤波的时间较长，因此，如何精确且快速地对干涉图像进行滤波是亟需解决的问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种干涉图像的滤波方法及设备。

本发明实施例提供的干涉图像的滤波方法包括：

获取干涉图像的干涉相位图，并对所述干涉相位图进行归一化；

针对归一化后的所述干涉相位图中的每个待滤波的像素点，以所述待滤波的像素点为中心，按照预设的滤波窗长从归一化后的所述干涉相位图中选取像素点集；

获取所述像素点集对应的干涉相位数据的实部和虚部，并分别对所述实部和虚部进行傅里叶变换；

分别计算傅里叶变换后的所述实部和虚部的方差，并依据所述实部的方差确定第一滤波阈值以及依据所述虚部的方差确定第二滤波阈值；

利用所述第一滤波阈值对傅里叶变换后的所述实部进行滤波，以及利用所述第二滤波阈值对傅里叶变换后的所述虚部进行滤波；

分别对滤波后的所述实部和虚部进行傅里叶反变换，得到所述待滤波的像素点对应的干涉相位数据。

优选地，所述对所述干涉相位图进行归一化，包括：

基于以下公式对所述干涉相位图进行归一化：

其中，I表示干涉相位图中的干涉相位数据，表示干涉相位，j表示虚数单位。

优选地，所述依据所述实部的方差确定第一滤波阈值以及依据所述虚部的方差确定第二滤波阈值，包括：

基于以下公式确定第一滤波阈值：

TH₁=K₁σ₁

其中，TH₁表示第一滤波阈值，σ₁表示实部的方差，K₁为常数，K₁取值范围为2至3.5；

基于以下公式确定第二滤波阈值：

TH₂=K₂σ₂

其中，TH₂表示第二滤波阈值，σ₂表示虚部的方差，K₂为常数，K₂取值范围为2至3.5。

优选地，所述利用所述第一滤波阈值对傅里叶变换后的所述实部进行滤波，以及利用所述第二滤波阈值对傅里叶变换后的所述虚部进行滤波，包括：

基于以下公式对傅里叶变换后的所述实部进行滤波：

$C_{\mathrm{re}}^{\′}=\left\{\begin{array}{cc}{C}_{\mathrm{re}}& \left|C_{\mathrm{re}}\right|\≥{\mathrm{TH}}_1\\ 0& \left|C_{\mathrm{re}}\right|\≤{\mathrm{TH}}_1\end{array}\right.$

其中，C′_re表示滤波后的实部，C_re表示滤波前的实部，|C_re|表示滤波前的实部的绝对值，TH₁表示第一滤波阈值；

基于以下公式对傅里叶变换后的所述虚部进行滤波：

$C_{\mathrm{im}}^{\′}=\left\{\begin{array}{cc}{C}_{\mathrm{im}}& \left|C_{\mathrm{im}}\right|\≥{\mathrm{TH}}_2\\ 0& \left|C_{\mathrm{im}}\right|\≤{\mathrm{TH}}_2\end{array}\right.$

其中，C′_im表示滤波后的虚部，C_im表示滤波前的虚部，|C_im|表示滤波前的虚部的绝对值，TH₂表示第二滤波阈值。

优选地，所述方法还包括：

获取N个所述待滤波的像素点对应的干涉相位数据；

基于以下公式计算所述待滤波的像素点的相位：

其中，

表示待滤波的像素点的相位，argtan()表示求角度运算，D_w-re表示干涉相位数据中的傅里叶反变换后的实部，D_w-im表示干涉相位数据中的傅里叶反变换后的虚部。

本发明实施例提供的干涉图像的滤波设备包括：归一化单元、选取单元、傅里叶变换单元、阈值计算单元、滤波单元、傅里叶反变换单元；其中，

所述归一化单元，用于获取干涉图像的干涉相位图，并对所述干涉相位图进行归一化；

所述选取单元，用于针对归一化后的所述干涉相位图中的每个待滤波的像素点，以所述待滤波的像素点为中心，按照预设的滤波窗长从归一化后的所述干涉相位图中选取像素点集；

所述傅里叶变换单元，用于获取所述像素点集对应的干涉相位数据的实部和虚部，并分别对所述实部和虚部进行傅里叶变换；

所述阈值计算单元，用于分别计算傅里叶变换后的所述实部和虚部的方差，并依据所述实部的方差确定第一滤波阈值以及依据所述虚部的方差确定第二滤波阈值；

所述滤波单元，用于利用所述第一滤波阈值对傅里叶变换后的所述实部进行滤波，以及利用所述第二滤波阈值对傅里叶变换后的所述虚部进行滤波；

所述傅里叶反变换单元，用于分别对滤波后的所述实部和虚部进行傅里叶反变换，得到所述待滤波的像素点对应的干涉相位数据。

优选地，所述归一化单元，还用于基于以下公式对所述干涉相位图进行归一化：

其中，I表示干涉相位图中的干涉相位数据，

表示干涉相位，j表示虚数单位。

优选地，所述阈值计算单元，还用于基于以下公式确定第一滤波阈值：

TH₁=K₁σ₁

其中，TH₁表示第一滤波阈值，σ₁表示实部的方差，K₁为常数，K₁取值范围为2至3.5；

基于以下公式确定第二滤波阈值：

TH₂=K₂σ₂

其中，TH₂表示第二滤波阈值，σ₂表示虚部的方差，K₂为常数，K₂取值范围为2至3.5。

优选地，所述滤波单元包括：第一滤波子单元、第二滤波子单元；其中，

所述第一滤波子单元，用于基于以下公式对傅里叶变换后的所述实部进行滤波：

$C_{\mathrm{re}}^{\′}=\left\{\begin{array}{cc}{C}_{\mathrm{re}}& \left|C_{\mathrm{re}}\right|\≥{\mathrm{TH}}_1\\ 0& \left|C_{\mathrm{re}}\right|\≤{\mathrm{TH}}_1\end{array}\right.$

其中，C′_re表示滤波后的实部，C_re表示滤波前的实部，|C_re|表示滤波前的实部的绝对值，TH₁表示第一滤波阈值；

所述第二滤波子单元，用于基于以下公式对傅里叶变换后的所述虚部进行滤波：

$C_{\mathrm{im}}^{\′}=\left\{\begin{array}{cc}{C}_{\mathrm{im}}& \left|C_{\mathrm{im}}\right|\≥{\mathrm{TH}}_2\\ 0& \left|C_{\mathrm{im}}\right|\≤{\mathrm{TH}}_2\end{array}\right.$

其中，C′_im表示滤波后的虚部，C_im表示滤波前的虚部，|C_im|表示滤波前的虚部的绝对值，TH₂表示第二滤波阈值。

优选地，所述干涉图像的滤波设备还包括：相位计算单元，用于获取N个所述待滤波的像素点对应的干涉相位数据；并基于以下公式计算所述待滤波的像素点的相位：

其中，

表示待滤波的像素点的相位，argtan()表示求角度运算，D_w-re表示干涉相位数据中的傅里叶反变换后的实部，D_w-im表示干涉相位数据中的傅里叶反变换后的虚部。

本发明实施例的技术方案中，通过对干涉相位图进行归一化；针对归一化后的所述干涉相位图中的每个待滤波的像素点，以所述待滤波的像素点为中心，按照预设的滤波窗长从归一化后的所述干涉相位图中选取像素点集；获取所述像素点集对应的干涉相位数据的实部和虚部，并分别对所述实部和虚部进行傅里叶变换；分别计算傅里叶变换后的所述实部和虚部的方差，并依据所述实部的方差确定第一滤波阈值以及依据所述虚部的方差确定第二滤波阈值；利用所述第一滤波阈值对傅里叶变换后的所述实部进行滤波，以及利用所述第二滤波阈值对傅里叶变换后的所述虚部进行滤波；分别对滤波后的所述实部和虚部进行傅里叶反变换，得到所述待滤波的像素点对应的干涉相位数据。如此，可以实现自适应的、稳健的对干涉图像进行滤波，并且，滤波速度快，节省了大量的滤波时间。

附图说明

图1为本发明实施例的干涉图像的滤波方法的流程示意图；

图2为本发明实施例的干涉图像的滤波设备的结构组成示意图。

具体实施方式

为了能够更加详尽地了解本发明实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本发明实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本发明实施例。

图1为本发明实施例的干涉图像的滤波方法的流程示意图，如图1所示，本示例中的干涉图像的滤波方法包括以下步骤：

步骤101：获取干涉图像的干涉相位图，并对所述干涉相位图进行归一化。

具体地，通过InSAR系统可获取干涉的两幅SAR复图像I₁和I₂，对该两幅SAR复图像进行预滤波和配准后，将两幅SAR复图像I₁和I₂共轭相乘，见公式（1a），可得到干涉图像的干涉相位图I：

优选地，所述对所述干涉相位图进行归一化，包括：

基于公式（2a）对所述干涉相位图进行归一化：

其中，I表示干涉相位图中的干涉相位数据，

表示干涉相位，j表示虚数单位。

如此，干涉相位图中的干涉相位数据都被归一到-1至1范围内，便于后续的相位滤波处理。

步骤102：针对归一化后的所述干涉相位图中的每个待滤波的像素点，以所述待滤波的像素点为中心，按照预设的滤波窗长从归一化后的所述干涉相位图中选取像素点集。

具体地，设滤波窗长为w，则以待滤波的像素点为中心选取的像素点集是一个w×w的二维像素点集，w×w的二维像素点集对应w×w的二维干涉相位数据，本实施例将w×w的二维干涉相位数据记作D_w。

例如，待滤波的像素点的坐标为(x₁,y₁)，则w×w的二维像素点集的坐标集为{x₂,y₂:x₂∈(x₁-w,x₁+w),y₂∈(y₁-w,y₁+w)}。

上述方案中，w可预先设置，一般设置为8、或者16、或者32等值，一般地，当干涉图像的信噪比较低或者相干斑较严重时，可将w的值设置较大，反之，当干涉图像的信噪比较高或者相干斑较轻时，可将w的值设置较小。

步骤103：获取所述像素点集对应的干涉相位数据的实部和虚部，并分别对所述实部和虚部进行傅里叶变换。

承接步骤102，将w×w的二维干涉相位数据D_w的实部记作D_w-re，将w×w的二维干涉相位数据D_w的虚部记作D_w-im。

对D_w-re进行傅里叶变换可通过公式（3a）计算：

D_w-re(ξ,η)=∫∫D_w-re(x,y)exp(-jξ×x-jη×y)dxdy   （3a）

其中，D_w-re(ξ,η)表示傅里叶变换后的D_w-re，D_w-re(x,y)表示傅里叶变换前的D_w-re，(x,y)表示D_w-re的空间坐标，(ξ,η)表示D_w-re的频域坐标。

对D_w-im进行傅里叶变换可通过公式（4a）计算：

D_w-im(ξ,η)=∫∫D_w-im(x,y)exp(-jξ×x-jη×y)dxdy   （4a）

其中，D_w-im(ξ,η)表示傅里叶变换后的D_w-im，D_w-im(x,y)表示傅里叶变换前的D_w-im，(x,y)表示D_w-im的空间坐标，(ξ,η)表示D_w-im的频域坐标。

步骤104：分别计算傅里叶变换后的所述实部和虚部的方差，并依据所述实部的方差确定第一滤波阈值以及依据所述虚部的方差确定第二滤波阈值。

具体地，对于傅里叶变换后的所述实部D_w-re(ξ,η)，可通过公式（5a）计算其方差：

${\mathrm{\σ}}_1=\mathrm{\Σ}{(D_{w-\mathrm{re}}(\mathrm{\ξ},\mathrm{\η})-{\stackrel{\‾}{D}}_{w-\mathrm{re}}(\mathrm{\ξ},\mathrm{\η}))}^2/n---\left(5a\right)$

其中，σ₁表示实部的方差，

表示D_w-re(ξ,η)的平均值，n表示(ξ,η)的取值个数。

对于傅里叶变换后的所述实部D_w-im(ξ,η)，可通过公式（6a）计算其方差：

${\mathrm{\σ}}_2=\mathrm{\Σ}{(D_{w-\mathrm{im}}(\mathrm{\ξ},\mathrm{\η})-{\stackrel{\‾}{D}}_{w-\mathrm{im}}(\mathrm{\ξ},\mathrm{\η}))}^2/n---\left(6a\right)$

其中，σ₂表示实部的方差，

表示D_w-im(ξ,η)的平均值，n表示(ξ,η)的取值个数。

优选地，所述依据所述实部的方差确定第一滤波阈值以及依据所述虚部的方差确定第二滤波阈值，包括：

基于公式（7a）确定第一滤波阈值：

TH₁=K₁σ₁   （7a）

其中，TH₁表示第一滤波阈值，σ₁表示实部的方差，K₁为常数，K₁取值范围为2至3.5；

基于公式（8a）确定第二滤波阈值：

TH₂=K₂σ₂   （8a）

其中，TH₂表示第二滤波阈值，σ₂表示虚部的方差，K₂为常数，K₂取值范围为2至3.5。

步骤105：利用所述第一滤波阈值对傅里叶变换后的所述实部进行滤波，以及利用所述第二滤波阈值对傅里叶变换后的所述虚部进行滤波。

优选地，所述利用所述第一滤波阈值对傅里叶变换后的所述实部进行滤波，以及利用所述第二滤波阈值对傅里叶变换后的所述虚部进行滤波，包括：

基于公式（9a）对傅里叶变换后的所述实部进行滤波：

$C_{\mathrm{re}}^{\′}=\left\{\begin{array}{cc}{C}_{\mathrm{re}}& \left|C_{\mathrm{re}}\right|\≥{\mathrm{TH}}_1\\ 0& \left|C_{\mathrm{re}}\right|\≤{\mathrm{TH}}_1\end{array}\right.---\left(9a\right)$

其中，C′_re表示滤波后的实部，C_re表示滤波前的实部，|C_re|表示滤波前的实部的绝对值，TH₁表示第一滤波阈值；

基于公式（10a）对傅里叶变换后的所述虚部进行滤波：

$C_{\mathrm{im}}^{\′}=\left\{\begin{array}{cc}{C}_{\mathrm{im}}& \left|C_{\mathrm{im}}\right|\≥{\mathrm{TH}}_2\\ 0& \left|C_{\mathrm{im}}\right|\≤{\mathrm{TH}}_2\end{array}\right.---\left(10a\right)$

其中，C′_im表示滤波后的虚部，C_im表示滤波前的虚部，|C_im|表示滤波前的虚部的绝对值，TH₂表示第二滤波阈值。

步骤106：分别对滤波后的所述实部和虚部进行傅里叶反变换，得到所述待滤波的像素点对应的干涉相位数据。

具体地，对C_re进行傅里叶反变换可通过公式（11a）计算：

C_re(x,y)=∫∫C_re(ξ,η)exp(jx×ξ+jy×η)dξdη   （11a）

其中，C_re(x,y)表示傅里叶反变换后的C_re，C_re(ξ,η)表示傅里叶反变换前的C_re，(x,y)表示C_re的空间坐标，(ξ,η)表示C_re的频域坐标。

对C_im进行傅里叶反变换可通过公式（12a）计算：

C_im(x,y)=∫∫C_im(ξ,η)exp(jx×ξ+jy×η)dξdη   （12a）

其中，C_im(x,y)表示傅里叶反变换后的C_im，C_im(ξ,η)表示傅里叶反变换前的C_im，(x,y)表示C_im的空间坐标，(ξ,η)表示C_im的频域坐标。

优选地，所述方法还包括：

获取N个所述待滤波的像素点对应的干涉相位数据；

基于公式（13a）计算所述待滤波的像素点的相位：

其中，

表示待滤波的像素点的相位，argtan()表示求角度运算，D_w-re表示干涉相位数据中的傅里叶反变换后的实部，D_w-im表示干涉相位数据中的傅里叶反变换后的虚部。

图2为本发明实施例的干涉图像的滤波设备的结构组成示意图，如图2所示，本示例中的干涉图像的滤波设备包括：归一化单元21、选取单元22、傅里叶变换单元23、阈值计算单元24、滤波单元25、傅里叶反变换单元26；其中，

所述归一化单元21，用于获取干涉图像的干涉相位图，并对所述干涉相位图进行归一化；

所述选取单元22，用于针对归一化后的所述干涉相位图中的每个待滤波的像素点，以所述待滤波的像素点为中心，按照预设的滤波窗长从归一化后的所述干涉相位图中选取像素点集；

所述傅里叶变换单元23，用于获取所述像素点集对应的干涉相位数据的实部和虚部，并分别对所述实部和虚部进行傅里叶变换；

所述阈值计算单元24，用于分别计算傅里叶变换后的所述实部和虚部的方差，并依据所述实部的方差确定第一滤波阈值以及依据所述虚部的方差确定第二滤波阈值；

所述滤波单元25，用于利用所述第一滤波阈值对傅里叶变换后的所述实部进行滤波，以及利用所述第二滤波阈值对傅里叶变换后的所述虚部进行滤波；

所述傅里叶反变换单元26，用于分别对滤波后的所述实部和虚部进行傅里叶反变换，得到所述待滤波的像素点对应的干涉相位数据。

优选地，所述归一化单元21，还用于基于公式（2b）对所述干涉相位图进行归一化：

其中，I表示干涉相位图中的干涉相位数据，

表示干涉相位，j表示虚数单位。

优选地，所述阈值计算单元24，还用于基于公式（7b）确定第一滤波阈值：

TH₁=K₁σ₁   （7b）

其中，TH₁表示第一滤波阈值，σ₁表示实部的方差，K₁为常数，K₁取值范围为2至3.5；

基于公式（8b）确定第二滤波阈值：

TH₂=K₂σ₂   （8b）

其中，TH₂表示第二滤波阈值，σ₂表示虚部的方差，K₂为常数，K₂取值范围为2至3.5。

优选地，所述滤波单元25包括：第一滤波子单元251、第二滤波子单元252；其中，

所述第一滤波子单元251，用于基于公式（9b）对傅里叶变换后的所述实部进行滤波：

$C_{\mathrm{re}}^{\′}=\left\{\begin{array}{cc}{C}_{\mathrm{re}}& \left|C_{\mathrm{re}}\right|\≥{\mathrm{TH}}_1\\ 0& \left|C_{\mathrm{re}}\right|\≤{\mathrm{TH}}_1\end{array}\right.---\left(9b\right)$

其中，C′_re表示滤波后的实部，C_re表示滤波前的实部，|C_re|表示滤波前的实部的绝对值，TH₁表示第一滤波阈值；

所述第二滤波子单元252，用于基于公式（10b）对傅里叶变换后的所述虚部进行滤波：

$C_{\mathrm{im}}^{\′}=\left\{\begin{array}{cc}{C}_{\mathrm{im}}& \left|C_{\mathrm{im}}\right|\≥{\mathrm{TH}}_2\\ 0& \left|C_{\mathrm{im}}\right|\≤{\mathrm{TH}}_2\end{array}\right.---\left(10b\right)$

其中，C′_im表示滤波后的虚部，C_im表示滤波前的虚部，|C_im|表示滤波前的虚部的绝对值，TH₂表示第二滤波阈值。

优选地，所述干涉图像的滤波设备还包括：相位计算单元27，用于获取N个所述待滤波的像素点对应的干涉相位数据；并基于公式（13b）计算所述待滤波的像素点的相位：

其中，

表示待滤波的像素点的相位，argtan()表示求角度运算，D_w-re表示干涉相位数据中的傅里叶反变换后的实部，D_w-im表示干涉相位数据中的傅里叶反变换后的虚部。

本领域技术人员应当理解，图2所示的干涉图像的滤波设备中的各单元的实现功能可参照前述干涉图像的滤波方法的相关描述而理解。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。

上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（ROM，Read Only Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（ROM，Read Only Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种干涉图像的滤波方法，其特征在于，所述方法包括：

获取干涉图像的干涉相位图，并对所述干涉相位图进行归一化；

针对归一化后的所述干涉相位图中的每个待滤波的像素点，以所述待滤波的像素点为中心，按照预设的滤波窗长从归一化后的所述干涉相位图中选取像素点集；

获取所述像素点集对应的干涉相位数据的实部和虚部，并分别对所述实部和虚部进行傅里叶变换；

分别计算傅里叶变换后的所述实部和虚部的方差，并依据所述实部的方差确定第一滤波阈值以及依据所述虚部的方差确定第二滤波阈值；

利用所述第一滤波阈值对傅里叶变换后的所述实部进行滤波，以及利用所述第二滤波阈值对傅里叶变换后的所述虚部进行滤波；

分别对滤波后的所述实部和虚部进行傅里叶反变换，得到所述待滤波的像素点对应的干涉相位数据。

2.根据权利要求1所述的干涉图像的滤波方法，其特征在于，所述对所述干涉相位图进行归一化，包括：

基于以下公式对所述干涉相位图进行归一化：

其中，I表示干涉相位图中的干涉相位数据，

表示干涉相位，j表示虚数单位。

3.根据权利要求1所述的干涉图像的滤波方法，其特征在于，所述依据所述实部的方差确定第一滤波阈值以及依据所述虚部的方差确定第二滤波阈值，包括：

基于以下公式确定第一滤波阈值：

TH₁=K₁σ₁

其中，TH₁表示第一滤波阈值，σ₁表示实部的方差，K₁为常数，K₁取值范围为2至3.5；

基于以下公式确定第二滤波阈值：

TH₂=K₂σ₂

其中，TH₂表示第二滤波阈值，σ₂表示虚部的方差，K₂为常数，K₂取值范围为2至3.5。

4.根据权利要求3所述的干涉图像的滤波方法，其特征在于，所述利用所述第一滤波阈值对傅里叶变换后的所述实部进行滤波，以及利用所述第二滤波阈值对傅里叶变换后的所述虚部进行滤波，包括：

基于以下公式对傅里叶变换后的所述实部进行滤波：

$C_{\mathrm{re}}^{\′}=\left\{\begin{array}{cc}{C}_{\mathrm{re}}& \left|C_{\mathrm{re}}\right|\≥{\mathrm{TH}}_1\\ 0& \left|C_{\mathrm{re}}\right|\≤{\mathrm{TH}}_1\end{array}\right.$

其中，C′_re表示滤波后的实部，C_re表示滤波前的实部，|C_re|表示滤波前的实部的绝对值，TH₁表示第一滤波阈值；

基于以下公式对傅里叶变换后的所述虚部进行滤波：

$C_{\mathrm{im}}^{\′}=\left\{\begin{array}{cc}{C}_{\mathrm{im}}& \left|C_{\mathrm{im}}\right|\≥{\mathrm{TH}}_2\\ 0& \left|C_{\mathrm{im}}\right|\≤{\mathrm{TH}}_2\end{array}\right.$

其中，C′_im表示滤波后的虚部，C_im表示滤波前的虚部，|C_im|表示滤波前的虚部的绝对值，TH₂表示第二滤波阈值。

5.根据权利要求1至4任一项所述的干涉图像的滤波方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取N个所述待滤波的像素点对应的干涉相位数据；

基于以下公式计算所述待滤波的像素点的相位：

其中，

表示待滤波的像素点的相位，argtan()表示求角度运算，D_w-re表示干涉相位数据中的傅里叶反变换后的实部，D_w-im表示干涉相位数据中的傅里叶反变换后的虚部。

6.一种干涉图像的滤波设备，其特征在于，所述干涉图像的滤波设备包括：归一化单元、选取单元、傅里叶变换单元、阈值计算单元、滤波单元、傅里叶反变换单元；其中，

所述归一化单元，用于获取干涉图像的干涉相位图，并对所述干涉相位图进行归一化；

所述选取单元，用于针对归一化后的所述干涉相位图中的每个待滤波的像素点，以所述待滤波的像素点为中心，按照预设的滤波窗长从归一化后的所述干涉相位图中选取像素点集；

所述傅里叶变换单元，用于获取所述像素点集对应的干涉相位数据的实部和虚部，并分别对所述实部和虚部进行傅里叶变换；

所述阈值计算单元，用于分别计算傅里叶变换后的所述实部和虚部的方差，并依据所述实部的方差确定第一滤波阈值以及依据所述虚部的方差确定第二滤波阈值；

所述滤波单元，用于利用所述第一滤波阈值对傅里叶变换后的所述实部进行滤波，以及利用所述第二滤波阈值对傅里叶变换后的所述虚部进行滤波；

所述傅里叶反变换单元，用于分别对滤波后的所述实部和虚部进行傅里叶反变换，得到所述待滤波的像素点对应的干涉相位数据。

7.根据权利要求6所述的干涉图像的滤波设备，其特征在于，所述归一化单元，还用于基于以下公式对所述干涉相位图进行归一化：

其中，I表示干涉相位图中的干涉相位数据，

表示干涉相位，j表示虚数单位。

8.根据权利要求6所述的干涉图像的滤波设备，其特征在于，所述阈值计算单元，还用于基于以下公式确定第一滤波阈值：

TH₁=K₁σ₁

其中，TH₁表示第一滤波阈值，σ₁表示实部的方差，K₁为常数，K₁取值范围为2至3.5；

基于以下公式确定第二滤波阈值：

TH₂=K₂σ₂

其中，TH₂表示第二滤波阈值，σ₂表示虚部的方差，K₂为常数，K₂取值范围为2至3.5。

9.根据权利要求8所述的干涉图像的滤波设备，其特征在于，所述滤波单元包括：第一滤波子单元、第二滤波子单元；其中，

所述第一滤波子单元，用于基于以下公式对傅里叶变换后的所述实部进行滤波：

$C_{\mathrm{re}}^{\′}=\left\{\begin{array}{cc}{C}_{\mathrm{re}}& \left|C_{\mathrm{re}}\right|\≥{\mathrm{TH}}_1\\ 0& \left|C_{\mathrm{re}}\right|\≤{\mathrm{TH}}_1\end{array}\right.$

其中，C′_re表示滤波后的实部，C_re表示滤波前的实部，|C_re|表示滤波前的实部的绝对值，TH₁表示第一滤波阈值；

所述第二滤波子单元，用于基于以下公式对傅里叶变换后的所述虚部进行滤波：

$C_{\mathrm{im}}^{\′}=\left\{\begin{array}{cc}{C}_{\mathrm{im}}& \left|C_{\mathrm{im}}\right|\≥{\mathrm{TH}}_2\\ 0& \left|C_{\mathrm{im}}\right|\≤{\mathrm{TH}}_2\end{array}\right.$

其中，C′_im表示滤波后的虚部，C_im表示滤波前的虚部，|C_im|表示滤波前的虚部的绝对值，TH₂表示第二滤波阈值。

10.根据权利要求6至9任一项所述的干涉图像的滤波设备，其特征在于，所述干涉图像的滤波设备还包括：相位计算单元，用于获取N个所述待滤波的像素点对应的干涉相位数据；并基于以下公式计算所述待滤波的像素点的相位：

其中，

表示待滤波的像素点的相位，argtan()表示求角度运算，D_w-re表示干涉相位数据中的傅里叶反变换后的实部，D_w-im表示干涉相位数据中的傅里叶反变换后的虚部。

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