[发明专利]一种检测及消除高光谱图像坏点的方法

摘要

一种检测及消除高光谱图像坏点的方法，首先对拍摄图像所对应的背景图像进行分析，并根据邻近点的插值是否大于阈值来判断此点是否为坏点，再根据坏点周围是否存在别的坏点来划分坏点的类别，然后对不同类别的坏点采用不同的坏点消除方法进行处理，最终得到消除坏点后的图像。本方法不仅利用了像元空间维的关系，还利用了像元光谱维上的关系，可以有效的消除坏点；并且不需对全部像元检测，缩短了检测及消除坏点的时间。

主权项

一种检测及消除高光谱图像坏点的方法，通过计算机进行图像数据读入、分析及计算处理，该方法步骤如下：1)设定图像的名词参数a) 在计算机里存储图像的波段顺序格式：在计算机里由前至后依次存放图像的第一波段数据、第二波段数据、…、最后一波段数据；每一波段中依次存放该波段数据中的第一行数据、第二行数据、…、最后一行数据；每一行数据中依次存放该行数据中对应的第一个像元、第二个像元、…、最后一个像元；b)定义背景图像及其处理方法：背景图像是在无外界光进入摄像机时所测得的图像，对背景图像的每一个波段做如下处理：将波段中每一行数据对应相加后再除以行数，即遍历波段的每一列，将波段中同一列的数据相加后除以行数，得到该波段对应的一行数据，将各波段处理后得到的每行数据根据对应波段的顺序从小到大排序，组成一个新的图像，该图像简称为背景； c) 定义拍摄图像：拍摄图像是摄像机面对景物实际拍摄得到的图像；2）判断背景中的一个点是否为坏点的方式将背景分为两个部分，第一部分是处在第一列的像元，第二部分是除了第一部分的其余像元；对两部分采用不用的检测方式：对第一部分的像元求其与其上方最近的且不是坏点的像元的差，判断差值是否大于阈值，若大于阈值则此点为坏点，否则则不是坏点；对于第二部分的像元，求其与其左方最近的且不是坏点的像元的差，判断差值是否大于阈值，若大于阈值则此点为坏点，否则则不是坏点；3)划分坏点：根据以下具体的方式将求出的坏点进行划分归类a)若此坏点在背景数据中的第一行且其右侧像元是坏点，则将其归为第7类坏点；b)若此坏点在背景数据中的第一行且其右侧像元不是坏点，则将其归为第6类坏点；c)若此坏点在背景数据中的最后一行且其右侧像元是坏点，或者此坏点在背景数据中的第一列且其下方像元是坏点或没有点，则将其归为第5类坏点；d)若此坏点在背景数据中的第一列且其下方像元不是坏点，则将其归为第4类坏点；e)若此坏点下方点与其右侧点均为坏点，则将其归为第3类坏点；f)若此坏点周围仅下方点为坏点，则将其归为第2类坏点；g)若此坏点周围仅右侧点均为坏点，则将其归为第1类坏点；h)若此坏点周围均不是坏点，则将其归为第0类坏点；4)消除坏点：根据3)中所标识的不同类坏点，采用不同方式进行坏点的消除a)对于0类坏点，使用坏点上下左右四点的均值赋给坏点；b)对于1类坏点，使用坏点上下左侧三点的均值赋给坏点；c)对于2类坏点，使用坏点上左右侧三点的均值赋给坏点；d)对于3类坏点，采用预测方法进行插值：设X表示当前坏点，W表示X左侧第一个像元，WW表示X左侧第二个像元，N表示X所处前一波段中位置与X位置相同的像元，NW表示N左侧第一个像元，NE表示N右侧第一个像元，NN表示X所处前二个波段中位置与X位置相同的像元，NNE表示NN右侧第一个像元，则插值方式如下：设两个变量dh和dv，则得到：dh = |W – WW| + |N – NW| + |NE – N|，dv = |W – NW| + |N – NN| + |NE – NNE|，如果dh‑dv>0.008,则X=N，即将N的值赋给坏点X；如果dv‑dh>0.008,则X=W, 即将W的值赋给坏点X；如果0.008>dh‑dv>0.0032,则X=((N+W)/2+(NE ‑ NW)/4+N)/2；如果0.008>dv‑dh>0.0032,则X=((N+W)/2+(NE ‑ NW)/4+W)/2；如果0.0032>dh‑dv>0.0008,则X=(((N+W)/2+(NE‑NW)/4)* 3 + N )/4；如果0.0032>dv‑dh>0.0008,则X=(((N+W)/2+(NE‑ NW)/4)*3 + W )/4；e)对于4类坏点，使用其上下两点的均值赋给坏点；f)对于5类坏点，将其上方的像元值赋给坏点；g)对于6类坏点，使用其左右两点的均值赋给坏点；h)对于7类坏点，将其左方的像元值赋给坏点；5)由计算机将上述更改的图像数据进行保存，得到消除坏点后的完整图像。