[发明专利]一种基于地物光谱属性的坏线修复方法

摘要

本发明公开了一种基于地物光谱属性的坏线修复方法，该方法首先提取坏线像元非坏线部分对应光谱曲线，以该光谱曲线片段为依据，通过全影像搜索，寻找与之相似度最高的地物光谱曲线，以此光谱曲线对应地物类型作为坏线像元地物类型，并用对应光谱值修复坏线像元的像元值；该方法不再盲目的利用统计关系修复坏线，而是利用先验知识判断坏线像元的地物类型，再依靠同时成像的其他相同像元的光谱特征，填补坏线区域。这种坏线修复方法，不仅修复了破损的遥感数据，提高数据的利用率。相比较于传统的方法，该方法不盲目的依赖于统计相关性，而是依靠地物本身的光谱特征来实现坏线区域的修复，科学可靠，精度更好。

主权项

1.一种基于地物光谱属性的坏线修复方法，其特征在于，包括以下步骤：1)定义多波段图像有p行，q列和n个波段，其图像大小为p*q*n，并假设该图像第b个波段的第i行第j列为坏线像元；2)提取影像除坏线波段外n‑1个波段第i行第j列像元值，也就是坏线像元的地物光谱特征，用f_bad表示，其数学表达式为：f_bad＝[DN₁(i，j)，DN₂(i，j)，…，DN_b‑1(i，j)，DN_b+1(i，j)，…，DN_n(i，j)]影像上任意像元(x，y)除波段b之外地物光谱特征f_ref可以表示为：f_ref＝[DN₁(x，y)，DN₂(x，y)，…，DN_b‑1(x，y)，DN_b+1(x，y)，…，DN_n(x，y)]利用代价函数计算f_bad与影像上其他像元光谱曲线f_ref的相似度，ε＝f_ref‑f_bad对于整幅影像就可以得到ε的集合E，那么E中ε的最小值就被认为该像元与f_bad的相似度最高；3)利用该像元第b个波段的像元值代替第b个波段的第i行第j列为坏线像元，以此实现其坏线的修复。