[發明專利]基于分段校正的遙感影像條帶噪聲去除方法

有效

• 申請號: 201210551279.3
• 申請日: 2012-12-18
• 公開（公告）號: CN103020913A
• 公開（公告）日: 2013-04-03
• 發明（設計）人: 沈煥鋒;姜灣;張良培;袁強強
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 嚴彥

技術領域

本發明涉及光學遙感影像處理技術領域，尤其涉及一種對遙感平臺傳感器獲取的光學影像進行條帶噪聲的去除相關方法。

背景技術

光學遙感影像在獲取時受CCD探測器輻射特性和隨機因素影響，使得光學遙感衛星影像存在許多問題，如運動模糊、灰度降質、條帶噪聲等現象，其中影響最為顯著的是條帶噪聲。條帶噪聲(striping?noise)形成原因多是由于溫度的變化和探測器材料的不同，導致各個探測器的傳遞函數不同，造成探測器對電磁輻射的響應及電子裝置性能的差異，使相鄰的掃描線在亮度方面產生不協調。

在任何使用多個探測器進行數據獲取的傳感器數據中條帶噪聲是不可避免的，并在一些光譜響應非常均勻的地區特別明顯，如水體、雪、沙漠。這不僅嚴重地影響波譜特征增強以及空間特征增強和提取的效果，對于進行大氣校正進而定量繁衍水體光學特性來說也是非常不利的。

目前，國內外針對遙感影像中條帶噪聲的處理方法主要包括：頻率域濾波法、基于變分模型的噪聲去除方法與空間域匹配法等。頻率域濾波法主要利用傅立葉變換、小波變換等框架將影像轉換到頻率域，并通過設計某種濾波器對噪聲進行處理，此類方法往往對條帶噪聲的去除不徹底，同時會導致影像模糊。基于變分模型的噪聲去除方法，通過引入正則化技術對影像進行整體求解，條帶噪聲的去除效果較好，但由于其計算復雜并不適合廣泛地應用于大數據量遙感影像的處理。空間域匹配方法是當前應用最為廣泛的條帶噪聲去除方法，一般通過選取參考行（列）對條帶行（列）進行匹配與修正處理，常用的方法是矩匹配法與直方圖匹配法。雖然空間域匹配方法去除條帶噪聲的速率高，但效果不甚理想，因此需要進一步的研究。

影像中通常都存在不同類型的地物，且隨著時間變化影像內部也存在灰度變換不均的現象。若直接對影像應用空間域校正方法進行條帶噪聲的剔除，則因為上述原因在處理后的影像上會出現條帶噪聲剔除不徹底與條帶噪聲校正過度這兩種現象。目前，隨著各種光學遙感影像獲取途徑的增加，如何在剔除條帶噪聲恢復原始影像信息的同時保持高效的運行速率，是去噪過程必須考慮到的問題，因此需要研究新的條帶噪聲去除方法。

發明內容

本發明要解決的技術問題，針對現有技術的不足之處，提供一種基于分段校正的遙感影像條帶噪聲去除方法，結合影像的地物分布情況，與地物灰度值變化情況進行條帶噪聲的去除，本方法能夠更好地剔除影像中的條帶噪聲，并具有較高的計算效率。

本發明的技術方案為一種基于分段校正的遙感影像條帶噪聲去除方法，包括以下步驟：

步驟1，將待處理影像根據地物分布情況劃分為均勻區域與復雜區域，提取均勻區域與復雜區域的邊界像素點組成邊界數組A₁；

步驟2，將待處理影像根據掃描行或列的灰度分布劃分灰度值區間，提取灰度變換的分界點組成邊界數組A₂；

步驟3，提取邊界數組A₁與A₂的并集，并按順序排列得到新的邊界數組A；

步驟4，根據邊界數組A分段處理條帶噪聲。

而且，步驟1包括以下子步驟，

步驟1.1，以條帶噪聲所在行或列的每個像素點(x_i,y_j)為中心，設一個大小為n×n的窗口；計算窗口內所有非條帶噪聲行或列的像素點灰度值的標準差值σ_ij，新建一個跟待處理影像大小相同的標準差數組B，將得到的標準差值σ_ij置于標準差數組B中與窗口中心點(x_i,y_j)相應的位置；

步驟1.2，對于步驟1.1所得標準差數組B，根據預設的閾值T，劃分小于等于閾值T的為均勻區域，大于閾值T的為復雜區域，提取均勻區域與復雜區域的所有邊界像素點，組成邊界數組A₁。

而且，步驟2包括以下子步驟，