[发明专利]一维信号处理引导下的遥感影像条带噪声快速滤除方法

摘要

本发明公开了一种一维信号处理引导下的遥感影像条带噪声快速滤除方法，首先从条带噪声的方向特性出发，获取噪声影像的局部统计特征；然后利用条带和非条带局部在一维空间中较为突出的统计特征差异，通过一维信号处理的方法预估去条带后像素的正常统计特征；最后以这些预估特征值作为引导信息，结合矩匹配及分块处理的相关技术计算校正系数，完成全影像的条带校正。本发明利用噪声影像的局部统计特征预估无噪影像的相应特征，并充分顾及影像的局部特性以及邻近影像局部间的联系，使处理结果更加稳定、可靠。而且该方法计算效率高，能适用于不同类型和比例的条带噪声遥感影像，具有较强的实用性。

主权项

一维信号处理引导下的遥感影像条带噪声快速滤除方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，基于影像局部，获取噪声影像的统计特征曲线；所述的步骤1包括以下子步骤：步骤1.1，设置两个与原始影像大小相同的矩阵M和S，用于记录原始影像的局部特征值；步骤1.2，以像素点(xi,yj)为中心，以r为半径，计算在条带延伸方向上2r+1个像素的灰度值均值μi,j和标准差σi,j，并分别将其存入均值矩阵M和标准差矩阵S的(i,j)元素中；步骤2，利用噪声影像的统计特征曲线预估无噪影像的统计特征曲线；所述的步骤2包括以下子步骤：步骤2.1，设置两个与原始影像大小相同的矩阵M′和S′，用于记录预估的局部特征值；步骤2.2，沿垂直于条带的延伸方向，分别对M和S矩阵进行平滑滤波，并将滤波结果记入M′和S′中；步骤3，根据噪声影像的统计特征曲线及预估无噪影像的统计特征曲线的对应特征值，结合矩匹配的方法计算每个像素点的线性校正系数；所述的步骤3包括以下子步骤：步骤3.1，设置两个与原始影像大小相同的矩阵A和B，用于记录每个像素点的线性校正系数；步骤3.2，以像素点(xi,yj)为目标，对应地提取M、S、M′和S′四个特征矩阵中位于(i,j)处的特征值，并利用矩匹配公式计算目标像素的线性校正系数对，分别将增益系数和偏移系数存入A、B的(i,j)元素中；所述的步骤3.2中，采用矩匹配技术逐点计算待处理影像的线性校正系数，包括增益系数ai,j，依照式(1)和偏移系数bi,j，依照式(2)；ai,j=σi,j′σi,j---(1)]]>bi,j＝μ′i,j‑ai,jμi,j       (2)其中，μi,j、σi,j为像素点(xi,yj)的局部原始均值和标准差，μ′i,j和σ′i,j则为滤波后的局部均值和标准差；步骤4，对线性校正系数进行融合、优化；所述的步骤4包括以下子步骤：步骤4.1，设置两个与原始影像大小相同的矩阵A′和B′，用于记录每个像素点优化后的线性校正系数；步骤4.2，以A中的(i,j)元素为处理中心，以r为半径，计算沿条带方向上2r+1个系数的平均值，并将该值计入A′的(i,j)元素中；步骤4.3，按步骤4.2所述的方法，对B中的系数进行融合，获取优化系数矩阵B′；步骤5，使用优化后的线性校正系数对条带影像进行逐点滤波；步骤6，结束。