文档介绍：遥
感
学
报
第 7 卷第 6 期
2003 年 11 月
Vol . 7 , No . 6
J OURNAL OF REMOTE SENSIN G Nov. , 2003
文章编号 : 100流算法连接正负残差点对 ,建立枝切线。网络流算法将在下一节中详细介绍。第三 ,按照绕过枝切线或者穿过
枝切线加减 2 nπ 的方法进行积分从而得到解缠相位结果。
如图 1 是一个三角网的示意图 ,其中 ,黑色结点代表提取出的高质量的相位 ,通过图中的实线将这些相位点连接成一个三角网。图中的白色结点代表残差点 ,每一个三角形都可以求得一个残差点的值 , 可以为 + 1 ,0 或 - 1 。我们需要将所有正负残差点
对连接起来 ,并使总路径最短。
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算法描述
Dela unay 三角网生成算法描述
三角网的生成算法可以分为三类 :分治算法、逐
点插入法、三角网生长法。在这三类算法中 ,三角网生长法在 80 年代中期以后的文献中已很少见 ,较多
的是分治算法和逐点插入法。后两类算法又各有优
缺点。逐点插入法实现方法比较简单 ,占用内存小 , 但运行速度慢 ;分治算法运行速度虽然比较快 ,但由于递归执行 ,需要较大的内存空间。由于相位解缠
原始图像所占空间一般都比较大 ,所以应当尽可能的选择一个运行时占用内存小的算法 ,从这方面来说 ,逐点插入法比较符合我们的要求 ,因此选择了这种方法作为三角网生成算法。
其主要数据结构如下 : 对三角网中的三角形建
立一个队列 ,用于记录所有生成的三角形。对于每一个三角形 ,都记录了该三角网的三个顶点、三个边以及与该三角形相邻的三个三角形。对边也建立一个队列 ,用于记录三角网中所有的边。对于每一条边 ,都记录了该边的两个端点、该边所属的三角形以
及该边在三角形中是第几条边。首先确定一个相干阈值 ,该阈值既要保证可以
忽略低质量数据 ,又要保证能够留下足够的高质量数据以确保解缠的进行 ,例如可以选取 1/ 3 作为阈值。所有相干系数高于该阈值的相位都被加入到高质量相位点集合中。由于这个集合中的点是分散
的 ,无法构成一个规则网络 ,因此通过该算法就可以在点集中生成 Delaunay 三角网 ,根据网络中各相位的值就能够计算出各个三角形对应的残差值 ,即图
1 所示虚线网络中白色结点的残差值。
图 1 三角网示意图
Fig. 1 Sketch map of triangulation network
图中的虚线也构成一个网络。该虚线网络中的
每一个白色顶点都对应于 Delaunay 三角网中的一个三角形 , 该虚线网络中每一条虚边都仅与 Delaunay
三角网中的一条实边相交。
网络流算法可以根据虚线网络中白色结点的残差值计算出虚线上的流量。依据该流量 ,可以采用
穿过枝切加减 2 nπ 的方法进行求解。如图 1 中 ,虚
线表示流。当流 xij = 1 时 ,像素 b 和像素 a 之间存在一个枝切。在沿着 ba 的方向进行积分时 ,应将所得的相位值加上 - 2 xiπj ,