[發明專利]一種基于模塊分析技術的二維光纖光譜圖像修復算法

有效

• 申請號: 201410191767.7
• 申請日: 2014-05-08
• 公開（公告）號: CN103942764B
• 公開（公告）日: 2016-10-19
• 發明（設計）人: 鄭新;呂辰雷;尹乾;郭平
• 申請（專利權）人: 北京師范大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明屬于計算機圖像處理技術領域，特別涉及一種基于模塊分析技術的二維光纖光譜圖像修復算法。?

背景技術

光譜CCD圖像數據的獲取是由天文望遠鏡系統經過一系列的處理獲得，由于天文觀測受到自然條件的影響，包括宇宙射線，氣象條件，光照，自然粒子等自然因素都會對最后生成的光譜CCD圖像產生影響。因此，在用于專業數據分析之前，需要對CCD圖像進行圖像修復。CCD圖像中的正常光譜信息按照光學特性存在一定規律，而宇宙射線與其他噪聲污染不存在該規律，并在CCD圖像上呈現出明顯的隨機性。因此基于對這種規律的分析提供了算法設計的依據。?

對于宇宙射線的修復，早期的方法是對于同一場景進行兩次及兩次以上的拍攝，然后通過合并對相同場景拍攝的圖像來確定光譜信息，剔除宇宙射線的影響，從而完成修復。但類似于這種多幅圖像合并的方法往往受到實際應用的限制，包括自然條件，拍攝環境以及光譜信息本身的正常變化等都會影響該方法的效果。因此現在主要的修復方法都是基于單幅圖像進行的。?

中值濾波方法廣泛應用于單幅光譜信息圖像修復。包括各種對中值濾波改進的方法，通常對于圖像的去噪能夠得到比較理想的結果。當宇宙射線的像素信息呈現比較明顯的鹽噪聲特性時，該方法就能夠起到很好的作用。但是當宇宙射線的呈現形態明顯區別于普通噪聲時，該方法需要進行兩到三次的再處理才能獲得較理想的結果，而且該方法容易影響正常光譜信息空間方向的像素變化，造成模糊。?

建立函數模型和分類器來完成圖像修復是該領域研究的另外一個方向。此類方法通過建立一系列的判定方法來區分出光譜信息和非光譜信息，然后對非光譜信息進行有針對性的修復。通常此類方法能夠獲得比較精確的結果，但是在時間開銷上花費較大，尤其對大規模的光譜圖像修復，表現的性能較差。?

為了能夠提升性能，將原始方法應用于GPU加速技術成為一個很好的方向。利用GPU強大的開行計算能力能夠有效的提升原始方法運行效率低的問題。基于模板匹配的方法能夠很好的應用GPU的加速。模板匹配通常需要建立一個用于分析的光譜信息模板集，然后使用該集合的模板信息與原始圖像逐一進行匹配。因此使用GPU并行運算能夠并行的進行匹配，有效的對該方法進行加速。但是對于模板庫的建立，需要由比較精確的算法保證其精度，否側會影響該方法的實現，這也是制約該方法廣泛應用的一個因素。?

發明內容

本發明的目的是改善二維光纖光譜圖像修復算法，提升速度利精度。?

為此，本發明公開了一種基于模塊分析技術的二維光纖光譜圖像修復算法，該方法能快速準確地對二維光纖光譜圖像進行圖像修復，包括如下步驟：?

1)通過對二維光纖光譜圖像進行下采樣運算，得到二維光纖光譜圖像的下采樣結果圖；?

2)運行本地模塊分析函數，對二維光纖光譜圖像的下采樣結果圖進行逐模塊的分析，判定其是否為宇宙射線污染區域，并進行模塊標定；?

3)對下采樣結果圖標定的模塊進行映射運算，找到其在原始二維光纖光譜圖像的對應模塊，重新標定；?

4)按照原始光纖光譜圖像的標定模塊，通過自相似指導的方法，逐模塊的對原始二維光纖光譜圖像進行修復，最后獲得修復后的光纖光譜圖像。?

附圖說明

圖1為基于模塊分析的二維光纖光譜圖像修復方法的流程圖。?

圖2為下采樣方法示例圖。?

圖3為宇宙射線污染的區域像素灰度示例圖。?

圖4為正常光譜信息像素灰度示例圖。?

圖5為二維光纖光譜原始圖像。?

圖6為經過分析函數處理過的原始圖像，綠色標記為污染區域。?

圖7自相似指導像素匹配向量及像素指導向量組說明圖像。?

圖8污染模塊及其相鄰模塊的一列像素灰度分布，?

圖9對污染區域進行自相似指導后的像素灰度分布。?

圖10最后結果圖。?

具體實施方式

下面結合附圖對本發明作進一步詳細的說明。?

圖1為基于模塊分析技術的二維光纖光譜圖像修復方法的流程圖。?

下面通過圖1將本發明為基于模塊分析技術的二維光纖光譜圖像修復方法進行詳盡的描述。?

步驟1：通過對二維光纖光譜圖像進行下采樣運算，得到二維光纖光譜圖像的下采樣結果圖：?

F1(x，y)＝F2(x/b，y/b)。???????????(1)?