技术特征：
1.一种数据驱动下的合成孔径雷达干涉图相位恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、获取真实干涉相位图和多个模拟干涉相位图，对多个所述模拟干涉相位图进行复卷积字典学习，生成一组卷积滤波器；将所述卷积滤波器转换为矩阵形式，构成预设的卷积稀疏编码中的字典；s2、基于所述一组卷积滤波器，计算所述真实干涉相位图的相干性值，并将所述相干性值转换成空间掩码的值；s3、调整所述空间掩码的值；将调整后的所述空间掩码的值、所述真实干涉相位图和所述字典相联合后，输入至所述预设的卷积稀疏编码中，卷积稀疏编码输出干涉相位恢复图。2.根据权利要求1所述的数据驱动下的合成孔径雷达干涉图相位恢复方法，其特征在于，基于解耦算法，卷积稀疏编码输出干涉相位恢复图。3.根据权利要求1所述的数据驱动下的合成孔径雷达干涉图相位恢复方法，其特征在于，基于复相关函数计算所述真实干涉相位图的相干性值ρ
c
，所述复相关函数为：其中，u1和u2是一对单视复数图，m和n表示用于相关计算的窗口大小。4.根据权利要求3所述的数据驱动下的合成孔径雷达干涉图相位恢复方法，其特征在于，将所述相干性值转换成空间掩码的值，具体为：设置转换公式：w＝σ
·
ρ
c
，其中，w为空间掩码的值，σ为相干性尺度因子。5.根据权利要求1所述的数据驱动下的合成孔径雷达干涉图相位恢复方法，其特征在于，所述字典的获取公式包括：d
m
x
m
＝d
m
*x
m
，s≈∑
m
d
m
*x
m
；其中，d
m
为字典，d
m
为卷积滤波器，*为卷积算子，x
m
为对真实干涉相位图的稀疏表示，s为需进行相位恢复的干涉图。6.根据权利要求1所述的数据驱动下的合成孔径雷达干涉图相位恢复方法，其特征在于，所述s1中，生成一组所述卷积滤波器，具体方法为：将多个所述模拟干涉相位图作为复卷积字典学习的输入数据，预设复卷积字典学习的最大迭代次数、正则化参数、卷积滤波器的大小和卷积滤波器的个数，得到一组卷积滤波器。7.根据权利要求1所述的数据驱动下的合成孔径雷达干涉图相位恢复方法，其特征在于，所述s1中，基于单视复数图像获取多个所述模拟干涉相位图。8.根据权利要求1所述的数据驱动下的合成孔径雷达干涉图相位恢复方法，其特征在于，所述s3中，基于交替方向乘子法对卷积稀疏编码的稀疏系数进行更新。9.一种数据驱动下的合成孔径雷达干涉图相位恢复系统，其特征在于，包括：字典生成模块，其用于获取真实干涉相位图和多个模拟干涉相位图，对多个所述模拟干涉相位图进行复卷积字典学习，生成一组卷积滤波器；将所述卷积滤波器转换为矩阵形式，构成预设的卷积稀疏编码的字典；空间掩码值计算模块，其基于所述一组卷积滤波器，计算所述真实干涉相位图的相干
性值，并将所述相干性值转换成空间掩码的值；干涉相位恢复图获取模块，其调整所述空间掩码的值；将调整后的所述空间掩码值、所述真实干涉相位图和所述字典相联合后，输入至所述卷积稀疏编码中，基于掩码解耦算法，所述卷积稀疏编码输出干涉相位恢复图。10.一种计算机可读存储介质，其中存储有指令，所述指令被处理器执行时，执行如权利要求1-7任一项所述的数据驱动下的合成孔径雷达干涉图相位恢复方法。
技术总结
本发明涉及数据驱动下的合成孔径雷达干涉图相位恢复方法，包括以下步骤：S1、获取真实干涉相位图和多个模拟干涉相位图，对多个模拟干涉相位图进行复卷积字典学习，生成一组卷积滤波器，构成预设的卷积稀疏编码中的字典；S2、计算真实干涉相位图的相干性值，并将相干性值转换成空间掩码的值；S3、将调整后的空间掩码值、所述真实干涉相位图和所述字典相联合后，输入至卷积稀疏编码中，基于掩码解耦算法，卷积稀疏编码输出干涉相位恢复图。其将相干性值作为先验信息，对于空间地形相对复杂的区域和低相干性引起的相位噪声较大的区域能够有效提高相位重建精度；且本发明干涉图相位恢复方法简单，计算复杂度较小，计算速度更快。计算速度更快。计算速度更快。
技术研发人员：康健 丁翔
受保护的技术使用者：苏州大学
技术研发日：2022.06.17
技术公布日：2022/8/16