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声信息。结果所提出的方法与对比方法中性能最优者相比,在模拟数据结果的平均峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM)指标分别提高了5.72%和2.94%,在真实数据结果的平均残差点减少百分比(percentage of residual point reduction,PRR)和相位标准偏差(phase standard deviation,PSD)指标分别提高了2.01%和3.57%。结合定性与定量分析,所提出的方法优于其他5种不同类型的相位去噪方法。结论提出的去噪网络较其他方法具有更强大的特征提取能力,此外由于关注全局上下文信息和强调关键特征,网络能够在增强去噪能力的同时保持原始相位细节。
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