[發明專利]高光譜遙感圖像加性乘性混合噪聲參數估計方法

有效

• 申請號: 201711155276.7
• 申請日: 2017-11-20
• 公開（公告）號: CN107808170B
• 公開（公告）日: 2019-10-29
• 發明（設計）人: 孫蕾;谷德峰
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科技大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/40
• 代理公司: 長沙國科天河知識產權代理有限公司 43225
• 代理人: 邱軼

1.高光譜遙感圖像加性乘性混合噪聲參數估計方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1，建立高光譜遙感圖像的噪聲模型；

高光譜遙感圖像的噪聲由加性噪聲和乘性噪聲混合而成，建立的噪聲模型如下：

其中是觀測到的有噪聲的信號，s是不含噪聲的原始信號；u是獨立于s的平穩隨機信號，均值為零，方差為則v＝s^γu是乘性噪聲項，系數|γ|≤1；w是均值為零，方差為的高斯白噪聲信號，獨立于s；因此高光譜遙感圖像的噪聲包括獨立于信號的加性噪聲項w和非獨立于信號的乘性噪聲項v＝s^γu，加性噪聲的方差和乘性噪聲的方差是待估計的參數；

S2，對高光譜遙感圖像進行分類；

S3，統計分析高光譜遙感圖像的噪聲參數；

所述步驟S3具體包括以下步驟：

S301，去除譜間相關性；采用多元線性回歸，根據每個波段及其兩個相鄰波段計算出預測圖像和殘差圖像，去除譜間相關性，將殘差圖像看作是隨機噪聲的估計；

通過步驟S3，高光譜圖像數據塊被劃分成K個不相重合的類Λ₁,Λ₂,...,Λ_K，每個類視為由同一均勻地物區域內的像元組成的集合；設高光譜圖像數據塊有L個波段，每個波段含有M×N個像元；在實際觀測到的含噪聲數據中，用表示第k個類中位置為i的第l波段的像素值；是相應位置不含噪聲的純凈信號；和是獨立于的零均值高斯白噪聲，其方差分別為和和是待估計的參數；這樣，噪聲模型寫為：

設為像素的預測值，計算方法如下：

其中，系數a_l,b_l和c_l用多元線性回歸計算，殘差計算如下：

S302，估計噪聲參數；計算殘差圖像中同一均勻地物區域內的局部統計數字特征，建立線性方程組，求解噪聲的參數估計值；

在第k個分類的均勻地物區域，隨機變量的方差是零，即

其中，表示的方差；設表示的期望，為了表示方便，將記為即

由于是一個獨立于i的常數，即

隨機變量與常數1分別相互獨立，由公式(5)至(10)以及方差的性質，可以計算得到，對1≤l≤L，有

其中，和是未知的；

設分塊矩陣A記為

其中，

設其中和是未知的待估參數；設

其中，

因此，由(12)和(13)式知，線性方程組(11)可以寫成矩陣形式

Ax＝d (14)

其中，A是KL×2L矩陣,x是2L×1向量，d是KL×1向量；

在實際計算中，理論上的期望由第k類均勻區域中的所有像素的平均值近似代替，由第k類均勻區域中的所有像素的樣本方差近似代替；

這樣，噪聲參數估計的問題被轉化成求解線性方程組(14)，A是一個矩形矩陣，在最小二乘的意義下，該線性方程組的解為：

由此實現了對高光譜遙感圖像噪聲參數的估計。

2.根據權利要求1所述的高光譜遙感圖像加性乘性混合噪聲參數估計方法，其特征在于，所述步驟S1中，γ＝0.5。

3.根據權利要求1所述的高光譜遙感圖像加性乘性混合噪聲參數估計方法，其特征在于，所述步驟S2中，對高光譜遙感圖像進行分類，在地物均勻分布的圖像塊中進行統計特征的提取，將圖像均勻分割成N×N的塊，N為任意整數。

4.根據權利要求3所述高光譜遙感圖像加性乘性混合噪聲參數估計方法，其特征在于，N＝7。