一种基于轻量级两步滤波网络的多尺度复数特征提取方法及系统

本发明公开了一种基于轻量级两步滤波网络的多尺度复数特征提取方法及系统，其中方法包括：S1.基于数字高程模型与高斯噪声构建滤波训练数据集；S2.构建轻量级两步滤波的多尺度复数特征提取网络模型；S3.利用滤波训练数据集训练多尺度复数特征提取网络模型；S4.利用训练好的多尺度复数特征提取网络模型，对地形干涉图进行相位滤波处理，完成特征提取。本发明通过引入轻量级U‑Net和深度可分离卷积，大幅降低了模型的参数量与计算复杂度，同时结合基于复共轭运算的两步滤波机制，实现了对复数特征的精细化提取与优化；通过残差注意力模块和多尺度特征融合模块，增强了网络的跨尺度特征表达能力，提升了模型的鲁棒性与抗噪性能。