[發明專利]一種面向遙感衛星圖像的去噪方法

在審

• 申請號: 201811579851.0
• 申請日: 2018-12-24
• 公開（公告）號: CN109658357A
• 公開（公告）日: 2019-04-19
• 發明（設計）人: 高昆;李若嫻;焦建超;韓璐;蘇云;張曉典;王俊偉;張宇桐
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京晟睿智杰知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11603
• 代理人: 于淼

1.一種面向遙感衛星圖像的去噪方法，其特征在于，包括：

載入原始遙感衛星圖像，采用自適應對比度增強方法增強圖像對比度得到待去噪圖像；

將所述待去噪圖像劃分為M×N有界離散化柵格，得到離散后的所述待去噪圖像，v＝{v(i,j)|i∈M,j∈N}，v(i,j)表示圖像像素值；

采用中值絕對差判定準則對離散后的所述待去噪圖像中的脈沖噪聲進行探測得到二維標識矩陣F，所述二維標識矩陣F中像素與所述待去噪圖像的像素一一對應，其中，中值絕對差判定準則采用如下計算公式：

q(i,j)＝|v(i,j)-MED_Ω(i,j)|，Ω為以v(i,j)為中心的鄰域，MED_Ω(i,j)為Ω內所有像素灰度的中值；

在離散后的所述待去噪圖像中設定搜索窗口和鄰域窗口，其中，所述搜索窗口以參考像素v(i,j)為中心，i∈M,j∈N，以D_s為半徑，所述搜索窗口大小為D×D,D＝2D_s+1；所述鄰域窗口以待處理像素v(k,l)為中心，k∈M,k≠i；l∈N,l≠j，以d_s為半徑，所述鄰域窗口大小為d×d,d＝2d_s+1；

所述領域窗口在所述搜索窗口中滑動結合相似度計算及高斯加權平均計算方法進行去噪處理，得到去噪后圖像u＝{u(i,j)|i∈M,j∈N}；其中，所述去噪處理包括：

在所述二維標識矩陣F中F(i,j)＝1對應位置的像素v(i,j)及與v(i,j)對應的v(k,l)，不進行相似度計算及高斯加權平均計算；

計算v(i,j)與v(k,l)在所述鄰域窗口大小內的中值絕對差，當所述中值絕對差大于判定閾值時，v(i,j)不進行相似度計算及高斯加權平均計算；

所述參考像素與所述待處理像素不進行相似度計算及高斯加權平均計算。

2.根據權利要求1所述的面向遙感衛星圖像的去噪方法，其特征在于，

載入原始圖像，采用自適應對比度增強方法增強圖像對比度，進一步包括：采用如下公式增強圖像對比度，

其中，I(i,j)表示圖像在(i,j)位置的灰度，μ為總體均值，σ為總體標準差，y(i,j)為增強后的圖像灰度，a和b分別為根據圖像特點設定的數值。

3.根據權利要求1所述的面向遙感衛星圖像的去噪方法，其特征在于，

采用中值絕對差判定準則對離散后的所述待探測圖像中的脈沖噪聲進行探測得到二維標識矩陣F，包括：

設定判定閾值TH，當q(i,j)大于TH時，則v(i,j)為脈沖噪聲像素，令F(i,j)＝1；當q(i,j)小于等于TH時，則v(i,j)為非脈沖噪聲像素，令F(i,j)＝0。

4.根據權利要求1所述的面向遙感衛星圖像的去噪方法，其特征在于，

所述去噪后圖像u＝{u(i,j)|i∈M,j∈N}的計算公式包括：

其中，w(v₁,v₂)表示兩個窗口間的相似程度，v₁代表v(i,j)，v₂代表v(k,l)，V(i,j)表示在離散后的所述待去噪圖像中以v(i,j)為中心，大小固定為d×d的區域內各個像素值；V(k,l)表示在離散后的所述待去噪圖像中以v(k,l)為中心的，大小固定為d×d的區域內各個像素值，在進行計算時，V(i,j)與V(k,l)的像素位置相對應。

5.根據權利要求4所述的面向遙感衛星圖像的去噪方法，其特征在于，

其中，z(·)為對權值進行歸一化的歸一化參數；||·||_2,α²為高斯加權歐氏距離，α為高斯核標準差；h為相似度高斯加權參數，e為自然常數。

6.根據權利要求5所述的面向遙感衛星圖像的去噪方法，其特征在于，

7.根據權利要求1所述的面向遙感衛星圖像的去噪方法，其特征在于，D＝15，d＝3。

8.根據權利要求1所述的面向遙感衛星圖像的去噪方法，其特征在于判定閾值TH＝85。