[发明专利]一种适用红外小目标识别的遥测光谱噪声抑制方法

说明书

技术领域

本发明涉及红外光谱信号预处理技术，尤其涉及一种适用红外小目标识别的遥测 光谱噪声抑制方法。

背景技术

红外遥测光谱常用于远距离目标检测、大气污染气体检测等方面，具有距离远、范 围大、操作简单等突出优势。但实测光谱信号往往包含大量高频噪声，并受到低频基线的干 扰。随机噪声则是受实验条件、光谱仪本身的误差等因素的影响。影响了光谱的后续处理， 阻碍了数据的有效利用。为解决该问题，许多噪声抑制的方法被分别提出，以提高光谱分辨 率。

传统的抑制噪声方法一般首先设计滤波模板和权重系数，而滤波输出则是当前点 和模板内周围点灰度的加权之和。有算术平均法、滑动平均法、非线性最小二乘法、卡尔曼 滤波法、高斯滤波等抑制噪声方法。常规的方法有微分法、平滑法、傅里叶变换法和小波变 化法等对远红外小目标光谱进行去噪。其中微分法对消除基线漂移、强化谱带特征、克服谱 带重叠有很好的效果，但原始光谱经过微分后光谱噪声会增大，需要进一步的光谱去噪。平 滑法可以有效地平滑信号中的高频噪声，但同时也会对目标光谱进行平滑，造成信号失真。 傅里叶变换法将时域信号与频域信号分开，利用信号的频率特征进行去噪，但它只对平稳 信号有很好的去噪效果。为了克服传统滤波方法的不足，提出使用双边滤波(Bilateral Filtering,BF)算法抑噪。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种适用红外小目标 识别的遥测光谱噪声抑制方法,该方法有效利用了双边滤波的噪声抑制优势，能促进红外 光谱在目标检测识别及空间技术、气象、石油化工等领域的应用，并提供相应技术支撑。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种适用红外小目标识别的遥测光 谱噪声抑制方法，包括以下步骤：

1)采集待处理的红外光谱，对待处理的红外光谱数据作归一化处理获得归一化后光谱强度f_i，其中i表示波数点，n表示波数的点数；

2)对归一化后光谱强度f_i进行一阶求导，f_i′＝(f_i+1-f_i)/2；

3)根据光谱一阶导数，使用绝对中值估计器初步计算光谱噪声水平；差分绝对值 中值(MedianAbsoluteDifferences,MAD)表达式δ，如下：

δ=1.48262median{|gi-gi-1|,i=2,...,n}]]>

其中，g表示退化的红外光谱数据；

4)根据噪声水平数值确定双边滤波器的最优参数组合；所述双边滤波的两个参数 为值域的标准差σ_r和空间域的标准差σ_s；

最优参数的确定方法如下：

4.1)根据噪声水平数值，确定仿真噪声，并加入原始光谱中；

4.2)在σ_r∈(0,0.5)和σ_s∈(0,10)范围内遍历所有参数组合，遍历的步长是0.001；

4.3)对双边滤波器进行大量训练，得到的所有最优参数组合进行拟合，获得最优 参数依赖噪声水平的公式；

5)将最优参数组合代入双边滤波器，对待处理光谱数据处理。