[发明专利]一种条纹去除方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供一种条纹去除方法、装置、电子设备及存储介质，用于改善对不同频率的高光谱图像进行条纹去除时效果不好的问题。该方法包括：分别计算影像矩阵的各列平均值和影像矩阵的各列均方差，获得第一平均值向量和第一均方差向量；分别对第一平均值向量和第一均方差向量进行谐波正变换和谐波逆变换，获得第二平均值向量和第二均方差向量；根据第一平均值向量、第一均方差向量、第二平均值向量和第二均方差向量对影像矩阵进行去除条纹处理，获得去除条纹后的影像矩阵。在上述的实现过程中，基于统计学理论基础上，采用了信号领域中时频分析方法，可对不同频率的条纹同时去除，从而有效地提高对不同频率的条纹进行去除时的效果。

技术领域

本申请涉及高光谱遥感卫星影像的数据处理的技术领域，具体而言，涉及一种条纹去除方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

高光谱图像(Hyperspectral Image)，是指光谱分辨率在10l数量级范围内的光谱图像，这里的光谱分辨率是指传感器所能记录的电磁波谱中，某一特定的波长范围值，波长范围值越宽，光谱分辨率越低。高光谱图像通常是由遥感卫星获取的，因此又称高光谱影像、高光谱遥感卫星影像或者遥感影像(Remote Sensing Image，RS)，这里的遥感影像指的是记录各种地物电磁波大小的数字形式存储的影像，当然这些影像也可以以胶片或照片的形式存储，例如：航空像片和卫星相片等等。

现有技术存在的对高光谱图像进行条纹去除方法，例如：基于统计学的直方图匹配的条纹噪声去除方法、基于主成分分析法的条纹噪声去除方法和基于矩匹配的条纹噪声去除方法。然而以上几种方法，均存在对不同频率的高光谱图像进行条纹去除时效果不好的问题，也就是无法完全去除高光谱图像中的条纹。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种条纹去除方法、装置、电子设备及存储介质，用于改善对不同频率的高光谱图像进行条纹去除时效果不好的问题。

本申请实施例提供了一种条纹去除方法，包括：分别计算影像矩阵的各列平均值和所述影像矩阵的各列均方差，获得第一平均值向量和第一均方差向量；分别对所述第一平均值向量和所述第一均方差向量进行谐波正变换和谐波逆变换，获得第二平均值向量和第二均方差向量；根据所述第一平均值向量、所述第一均方差向量、所述第二平均值向量和所述第二均方差向量对所述影像矩阵进行去除条纹处理，获得去除条纹后的影像矩阵。在上述的实现过程中，基于统计学理论基础上，结合信号领域中时频分析的谐波分析理论，先计算影像矩阵的各列平均值和所述影像矩阵的各列均方差，获得第一平均值向量和第一均方差向量，再通过谐波正变换和谐波逆变换去除第一平均值向量和第一均方差向量中的条纹噪声，获得无条纹噪声状态下的第二平均值向量和第二均方差向量，最后根据上述的参数反算理论正确的各列像素值；由于该方法采用了时频分析方法，可对不同频率的条纹同时去除，从而有效地解决了对不同频率的高光谱图像进行条纹去除时效果不好的问题。

可选地，在本申请实施例中，在所述分别计算影像矩阵的各列平均值和所述影像矩阵的各列均方差，获得第一平均值向量和第一均方差向量之前，还包括：若所述影像矩阵的条纹类型为水平条纹，则将所述影像矩阵转置；在所述根据所述第一平均值向量、所述第一均方差向量、所述第二平均值向量和所述第二均方差向量对所述影像矩阵进行去除条纹处理，获得去除条纹后的影像矩阵之后，还包括：将所述去除条纹后的影像矩阵进行转置。在上述的实现过程中，通过在执行去除影像矩阵的垂直条纹之前，将影像矩阵进行转置，且在执行去除影像矩阵的垂直条纹之后，将影像矩阵进行转置，有效地将水平条纹的处理方式简化为垂直条纹的处理方式，从而简化了计算方式和流程，减少了重复劳动。