[發明專利]基于雙低秩矩陣分解的GF-5遙感影像混合噪聲去除方法

有效

• 申請號: 202010075853.7
• 申請日: 2020-01-22
• 公開（公告）號: CN111292266B
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發明（設計）人: 張洪艷;蔡靜宜;沈煥鋒;張良培
• 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

本發明提供一種基于雙低秩矩陣分解的GF?5遙感影像混合噪聲去除方法，通過利用無噪GF?5遙感影像的低秩性質、GF?5遙感影像每個波段上條帶噪聲的低秩結構和稀疏噪聲的稀疏特性，建立基于雙低秩矩陣分解的GF?5遙感影像混合噪聲去除模型，采用增廣拉格朗日乘子法進行求解得到無噪GF?5遙感影像。本發明將雙低秩矩陣分解模型應用于GF?5遙感影像混合噪聲去除，較于目前的高光譜遙感影像混合噪聲去除方法，本發明可以更有效的去除GF?5遙感影像中的混合噪聲，大幅提高GF?5遙感影像的應用潛力。

技術領域

本發明涉及GF-5遙感影像混合噪聲去除技術領域，尤其涉及一種通過分別對無噪GF-5遙感影像和條帶噪聲進行低秩約束、對稀疏噪聲進行稀疏約束的噪聲去除技術方案。

背景技術

GF-5衛星，是世界首顆實現同時對陸地和大氣進行綜合觀測的全譜段高光譜衛星，是中國實現高光譜分辨率對地觀測能力的重要標志。GF-5衛星可通過可見短波紅外高光譜相機、大氣痕量氣體差分吸收光譜儀、大氣多角度偏振探測儀、大氣環境紅外甚高分辨率探測儀、主要溫室氣體探測儀、全譜段光譜成像儀六臺載荷，對甲烷、水華、水質、二氧化硫、二氧化氮、二氧化碳、大氣氣溶膠等多個環境要素進行監測。

GF-5衛星采集的GF-5高光譜遙感影像，由成像光譜儀在地球表面相同區域的330個波段上，從可見光至短波紅外(400～2500nm)光譜范圍里同時成像形成的，具有獨特的三維結構：二維空間域和一維光譜域。GF-5遙感影像中額外的光譜信息有助于對地面物質成分的精確探測，能滿足環境綜合監測等方面的迫切需求，將有效支撐氣象業務中溫室氣體、痕量氣體及污染氣體的監測預警工作。但是，GF-5遙感影像通常會被混合噪聲破壞，包括高斯噪聲、脈沖噪聲和條帶噪聲等，這些噪聲會限制后續處理的精度和應用。因此，發展高光譜遙感影像混合噪聲去除技術，應用于GF-5遙感影像混合噪聲去除，具有很大的現實意義。

過去二十年中，高光譜遙感影像噪聲去除領域已經有了很大的發展。最簡單直接的方法是將二維圖像去噪算法應用到高光譜遙感影像的每個波段上，但由于忽略了影像光譜波段之間的相關性，會引入偽影或失真。另外一類經典方法是基于變換域的方法，可以很好地保持影像的邊緣和細節，但是非常依賴于影像變換方法的選擇。近年來同時利用高光譜遙感影像空間信息和光譜信息的方法取得了顯著的進展。如基于全變差約束和基于張量分解的方法等。但是以上噪聲去除方法在先驗知識的限制下只能去除一種或兩種特定噪聲，而真實世界的高光譜遙感影像通常存在幾種不同類型噪聲的混合噪聲。

對于高光譜遙感影像中的混合噪聲，基于低秩矩陣分解的噪聲去除方法較于其他方法有著明顯的優勢，近年來取得了巨大的發展。對于高光譜遙感影像，相鄰波段之間通常表現出強相關性，揭示了高光譜影像的低秩結構。隨著魯棒性主成分分析(RPCA)模型的發展，近年來出現了許多基于低秩矩陣分解的高光譜遙感影像噪聲去除方法。基于低秩矩陣復原的去噪方法(LRMR)首先將RPCA模型應用到高光譜圖像去噪，在去除混合噪聲方面較于其他經典去噪方法表現出更顯著的性能。近年來基于低秩矩陣分解的高光譜遙感影像混合噪聲去除方法得到了巨大的發展，通過在LRMR方法的基礎上進行改進：噪聲迭代正則化技術、全變差正則化低秩矩陣分解方法和低秩張量分解方法等，進一步提高了去噪性能和適用性。

雖然目前基于低秩矩陣分解的高光譜遙感影像噪聲去除方法取得了重大進展，但仍存在不容忽視的問題：它們在去除條帶噪聲方面性能不佳。在基于低秩矩陣分解的去噪方法中，條帶噪聲、脈沖噪聲和死像素等噪聲被建模為稀疏矩陣，但與嚴格意義上的稀疏噪聲不同的是，條帶噪聲本身具有特殊的結構，如低秩性、沿條帶方向的平滑性和跨條帶方向的不連續性等。如果條帶噪聲被建模為稀疏噪聲并單一的利用稀疏先驗約束，將導致無噪信號與條帶噪聲的分離不理想。由于GF-5遙感影像被條帶噪聲嚴重破壞，而目前高光譜影像噪聲去除方法在GF-5遙感影像混合噪聲去除方面效果很差，導致GF-5遙感影像后續應用受到限制。

因此，本發明考慮同時利用無噪影像和條帶噪聲的低秩結構，提出了一種基于雙低秩矩陣分解的GF-5遙感影像混合噪聲去除方法，顯得十分有意義。

發明內容