目的 干涉相位去噪是合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术中的关键环节,其效果对测量精度具有重要影响。针对现有的干涉相位去噪方法大多关注局部特征以及在特征提取方面的局限性,同时为了平衡去噪和结构保持两者之间的关系,提出了一种结合全局上下文与融合注意力的相位去噪网络 GCFA-PDNet (global context and fused attention phase denoising network)。方法 将干涉相位分离为实部和虚部依次输入到网络,先从噪声相位中提取浅层特征,再将其映射到由全局上下文提取模块和融合注意力模块组成的特征增强模块,最后通过全局残差学习生成去噪图像。全局上下文提取模块能提取全局上下文信息,具有非局部方法的优势;融合注意力模块既强调关键特征,又能高效提取隐藏在复杂背景中的噪...
