究1 黜煳 捅斐 隨著科學技術(shù)的不斷發(fā)展，人們認識事物的能力逐步得到提高。遙感技術(shù)的興起是 2 0 世紀最具標志性的科學技術(shù)成就之一。特別是8 0 年代初期，隨著光譜成像儀以及成 像技術(shù)的不斷發(fā)展，光學遙感進入了一個嶄新的階段高光譜遙感階段。由于高光譜遙 感圖像具有較高的光譜分辨率，目前在民用和軍事領(lǐng)域都得到了廣泛的應用。高光譜圖 像具有“圖譜合一 、波段多、數(shù)據(jù)量大的特點，能夠提供豐富的空間信息。但是高光 譜圖像中普遍存在著條帶噪聲，這些噪聲與普通的隨機噪聲存在著很大的不同，主要表 現(xiàn)為呈帶狀分布，并且具有一定寬度。 近年來，國內(nèi)外學者根據(jù)高光譜圖像的特點和條帶噪聲統(tǒng)計規(guī)律，提出了基于空間 域的直方圖匹配、矩匹配等方法以及變換域的基于傅里葉變換和小波變換的條帶噪聲濾 除方法。至今，已有部分學者針對現(xiàn)有的濾除方法進行了改進。但是，這些方法大多拘 泥于成像光譜儀的特性、條帶寬度以及條帶噪聲分布的周期性的限制，不具有普遍的適 用性和較適中的算法復雜度。所以，我們有必要對高光譜圖像做進一步深入的研究，探 索一種適合于寬窄條帶噪聲同時存在的高光譜圖像條帶噪聲濾除方法，該方法能夠降低 對地物特征的要求，在濾除條帶噪聲的同時能夠保持較好的細節(jié)信息。本文在對條帶噪 聲的產(chǎn)生機理和濾除算法進行深入研究的基礎(chǔ)上，主要做了以下兩方面工作： 1 、對現(xiàn)有的基于矩匹配思想提出的鄰域插值算法進行了改進。新算法通過對判別 函數(shù)進行分析，構(gòu)造出一個新的判別公式，該方法在一定程度上彌補了原始的“信息平 均化 的不足。根據(jù)鄰域不同信息元素對當前信息元素的影響因子不同，確定不同的相 關(guān)系數(shù)，通過仿真驗證改進后的鄰域插值算法在評價指標上優(yōu)于原鄰域插值方法。 2 、高光譜圖像由于成像機理不同，可能有寬窄條帶噪聲同時存在的情況。本文針 對這種情況提出了一種矩匹配和插值相結(jié)合的條帶噪聲濾除方法。該方法可以自動對 a v i r i s 圖像中條帶噪聲進行分類濾除，克服了原有條帶噪聲濾除算法拘泥于條帶寬度 和周期性限制的缺點。通過對a v i r i s 圖像進行仿真，本文證明了該方法不僅能有效去 除圖像中的條帶噪聲，并且能夠較好地保證圖像的質(zhì)量。 關(guān)鍵詞：a v i r i s 圖像；條帶噪聲；矩匹配；小波變換；鄰域插值法 哈爾濱啊翠大學碩十學位論文 蕾m 一i 宣宣i i i i i 篁宣薯i 暑 a b s t r a c t w t ht h ec o n t i n u o u sd e v e l o p m e n to fs c i e n c ea n dt e c h n o l o g y , c o g n i t i v ec o m p e t e n c eo f p e o p l eh a sb e e ni m p r o v e d o n eo ft h em o s ti c o n i ca c h i e v e m e n t so fs c i e n c ea n dt e c h n o l o g yi n t h e2 0 t hc e n t u r yi st h er i s eo fr e m o t es e n s i n gt e c h n o l o g y e s p e c i a l l yi nt h ee a r l yo f1 8 t h c e n t u r y , w i t ht h ec o n t i n u o u sd e v e l o p m e n to fs p e c t r a li m a g i n gt e c h n o l o g y , o p t i c a lr e m o t e s e n s i n gh a se n t e r e dan e wp h a s e t h ep h a s eo fh y p e r s p e c t r a lr e m o t es e n s i n g d u et oh i g h s p e c t r a lr e s o l u t i o n ，t h eh i g hs p e c t r a lr e m o t es e n s i n gi m a g e sh a v eb e e nw i d e l yu s e di nt h ef i e l d o fc i v i la n dm i l i t a r y h y p e r s p e c t r a li m a g ec a np r o v i d eaw e a l t ho fs p a t i a li n f o r m a t i o nw i t ht h e c h a r a c t e r i s t i co f “c o m b i n es p e c t r u mi n t op i c t u r e ”，m u l t i b a n da n dl a r g ea m o u n to fd a t a h o w e v e r , s t r i p en o i s et h ep r e v a l e n t l ye x i s t si nh y p e r s p e c t r a li m a g e t h e r ei sac o n s i d e r a b l e d i f f e r e n c eb e t w e e ns t r i p en o i s ea n dr a n d o mn o i s e t h es t r i p en o i s ei sz o n a ld i s t r i b u t i o n ，a n d h a sac e r t a i nw i d t h a c c o r d i n g t ot h ec h a r a c t e r i s t i c so fh y p e r s p e e t r a li m a g ea n dn o i s es t a t i s t i c sl a w , d o m e s t i c a n df o r e i g ns c h o l a r sp r o p o s e dm a n ys t r i p en o i s ef i l t e r i n g m e t h o d s ，i n c l u d i n gh i s t o g r a m m a t c h i n gm e t h o d ，m o m e n tm a t c h i n gm e t n o d ，a n ds o m eo t h e rm e t h o d s0 nt r a n s f o r md o m a i n a b o u tf o u r i e rt r a n s f o r ma n dw a v e l e tt r a n s f o r m u n t i ln o w , p a r t so ft h ee x i s t i n gd e n o i s i n g m e t h o d sh a v eb e e ni m p r o v e db ys c h o l a r s h o w e v e r m o s to ft h e s em e t h o d sa r es t i c kt ot h e c h a r a c t e r i s t i c so fi m a g i n gs p e c t r o m e t e r , t h ew i d t ha n dd i s t r i b u t i o no f s t r i pn o i s e t h e yd on o t h a v eg e n e r a la p p l i c a b i l i t ya n dm o d e r a t ec o m p l e x i t yo ft h ea l g o r i t h m t h e r e f o r e ，w en e e dt o d of u r t h e rs t u d yo nh y p e r s p e c t r a li m a g et oe x p l o r eas u i t a b l eb a n dn o i s ef i l t e r i n gm e t h o do n h y p e r s p e c t r a li m a g e t h i sm e t h o dc a nr e d u c et h er e q u e s to fs u r f a c ef e a t u r e s ，a n df u r t h e s t m a i n t a i nt h et e x t u r ed e t a i l sw i t hf i l t e r i n go u tt h es t r i p en o i s e i nt h i sp a p e r , t h em e c h a n i s mo f b a n dn o i s ea n df i l t e r i n ga l g o r i t h m so nh y p e r s p e c t r a li m a g ew a si n d e p t hs t u 瓠t h ec o n t e n t s w e r ea sf o l l o w s ： 1 a na l li m p r o v e dn e i g h b o ri n t e r p o l a t i o na l g o r i t h mw h i c hi sb a s e do nm o m e n tm a t c h i n g m e t n o dw a sp r o p o s e d b ya n a l y s i s i n go nd i s c r i m i n a n tf u n c t i o n ，an e wd i s c r i m i n a n tf o r m u l a h a sb e e nc o n s t r u c t e d t os o m ee x t e n t ，n e wm e t h o dm a k e su pf o rt h ed i s a d v a n t a g eo f ”i n f o r m a t i o no na v e r a g e ”o ft h eo r i g i n a lm e t h o d a c c o r d i n gt on e i g h b o r h o o dd i f f e r e n t i n f o r m a t i o ne l e m e n t sh a v i n gd i f f e r e n ti m p a c t0 1 1c u r r e n ti n f o r m a t i o ne l e m e n t ，w ed e f i n e d i f f e r e n tc o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n t sf o rn e i g h b o r h o o dd i f f e r e n ti n f o r m a t i o ne l e m e n t s s i m u l a t i o n r e s u l t ss h o wt h ei m p r o v e di n t e r p o l a t i o na l g o r i t h mi nt h en e i g h b o r h o o di sb e t t e rt h a nt h e o r i g i n a lm e t h o do fi ne v a l u a t i n gi n d i c a t o r 高光譜圖像條帶噪聲濾除技術(shù)的研究 ；i 昌宣暑薯宣宣i i i i 置昌置宣i i i 宣暑i i i ；昌；i ；i i i i ；i i 宣；i i i i i 薯譬i i 置暑l 宣 2 b e c a u s eo fd i f f e r e n ti m a g i n gm e c h a n i s m ，d i f f e r e n tw i d t h ss t r i p en o i s em a ye x i s ti n h y p e r s p e c t r a li m a g es i m u l t a n e o u s l y t h i sp a p e rp r e s e n t sam e t h o dc o m b i n i n gm o m e n t m e t h o dw i t hi n t e r p o l a t i o nm e n t h o d ，w h i c hi sf i tf o rt h ep r e s e n c eo fa n yw i d t ho fb a n dn o i s e 1 n h em e t h o dc a n a u t o m a t i c a l l yf i l t e rs t r i pn o i s ew i t ha n yw i d t ho na v m i si m a g e ，o v e r c o m i n g t h ed i s a d v a n t a g eo fo r i g i n a lm e t h o d s i m u l a t i o n so na v i r i si m a g es h o wt h a tt h ep r o p o s e d m e t h o dc a nn o to n l ye f f e c t i v e l yf i l t e rt h eb a n dn o i s eo ft h ei m a g e ，b u ta l s ob ea b l et oe n s u r e i m a g eq u a l i t y k e y w o r d s ：a v i r i si m a g e ；s t r i p en o i s e ；m o m e n tm a t c h i n gm e t h o d ；w a v e l e tt r a n s f o r m a t i o n ； n e i g h b o r h o o di n t e r p o l a t i o na l g o r i t h m 第l 章緒論 第1 章緒論 1 1課題研究的背景及意義 遙感( r e m o t es e n s i n g ) 是2 0 世紀6 0 年代發(fā)展起來的一門技術(shù)。該技術(shù)不需要直 接接觸研究目標或區(qū)域，而是通過某種裝置對獲取的數(shù)據(jù)進行分析，從而得到所需信息。 經(jīng)過幾十年的研究，遙感技術(shù)得到了飛速的發(fā)展，并且在軍事和民事領(lǐng)域都得到了廣泛 應用。通常情況下，可以根據(jù)光譜分辨率的不同對遙感進行分類，光譜分辨率在1 0 。1 五數(shù) 量級范圍內(nèi)的遙感稱為多光譜遙感；光譜分辨率在1 0 2 兄數(shù)量級范圍內(nèi)的遙感稱為高光 譜遙感；光譜分辨率在1 0 3 五數(shù)量級范圍內(nèi)的遙感稱為超光譜遙感【。 高光譜遙感技術(shù)是2 0 世紀8 0 年代伴隨成像光譜儀的發(fā)展出現(xiàn)的新型對地觀測綜合 技術(shù)。該技術(shù)最早由美國加州理工學院噴氣推進實驗室( j e tp r o p u l s i o nl a b ，j p l ) 的一 些學者提出，并在美國宇航局( n a t i o n a la e r o n a u t i c sa n ds p a c ea d m i n i s t r i t i o n ，n a s a ) 的支持下，相繼推出了系列成像光譜儀產(chǎn)品f l l 。成像光譜儀是新一代“圖譜合一的光 學遙感器，它具有獲取地球目標詳細光譜數(shù)據(jù)的能力，是當前監(jiān)測地球環(huán)境動態(tài)變化、 遙感定量反演等遙感應用中最有效的空間遙感儀器。高光譜遙感技術(shù)已經(jīng)成為當前遙感 技術(shù)發(fā)展的前言技術(shù)之一。 與傳統(tǒng)的多光譜遙感器相比，高光譜遙感器具有窄波段成像的特點，在可見光近 紅外區(qū)域光譜分辨率能夠達到納米級。利用高光譜的這一特點，針對不同的應用目的選 擇適當?shù)牟ǘ?，可以獲得研究對象詳細而精確的光譜信劇2 】。所以，高光譜遙感具有廣 泛的應用價值，主要表現(xiàn)為以下幾個方面： 1 、高光譜遙感在地質(zhì)調(diào)查領(lǐng)域的應用 從上個世紀8 0 年代至今，地質(zhì)調(diào)查已經(jīng)成為地球觀測數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)化應用之一。礦 物光譜研究表明，巖石礦物在o 牝5p m 之間具有一系列可診斷性光譜特征信息，這些 特征的帶寬多在1 0 - - 2 0 n m 之間。由于成像光譜圖像具有三維譜像信息的特點，使得我 們能在光譜維上進行礦物成分信息展開【2 】。通過近些年的研究表明，高光譜遙感在礦物 識別與填圖、地表裸露環(huán)境下的巖層填圖等方面有著廣泛的應用價值。傳統(tǒng)地質(zhì)調(diào)查方 法的成本為每平方公里1 5 0 - - 5 0 0 美元，而高光譜遙感調(diào)查每平方公里的成本僅為1 0 - 3 0 美元f 3 j 。因此，高光譜遙感技術(shù)的研究對地質(zhì)調(diào)查領(lǐng)域的發(fā)展具有重大貢獻作用。 2 、高光譜遙感在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測方面的應用 我們賴以生存的自然環(huán)境正面臨著臭氧層破壞、全球變暖、森林破壞與生物多樣性 哈爾濱下程大學碩士學位論文 減少、大氣及酸雨污染、淡水資源危機、土地荒漠化、國際水域與海洋污染、有毒化學 品污染和有害廢物越境轉(zhuǎn)移等【3 1 。遙感作為一種基礎(chǔ)的物理、數(shù)學和地學分析方法，具 有強大的數(shù)據(jù)獲取能力。我們可以通過遙感技術(shù)獲得大范圍、多時相、多波段的地物信 息，從而為不同時序上的全球各種現(xiàn)象的綜合性分析創(chuàng)造有利條件。高光譜遙感技術(shù)具 有的光譜劃分精細、數(shù)據(jù)信息豐富等性能，使得它在物質(zhì)識別、信息提取等生態(tài)環(huán)境監(jiān) 測應用方面比其他技術(shù)具有更廣闊的應用前景。 3 、高光譜遙感在精準農(nóng)業(yè)方面的應用 精準農(nóng)業(yè)是指綜合利用現(xiàn)代高新科學技術(shù)，以獲取農(nóng)田高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效的現(xiàn)代化 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式和技術(shù)體系【4 】，具體的說就是利用遙感衛(wèi)星定位系統(tǒng)實時獲取農(nóng)田作物的 大量時空變化信息，及時對農(nóng)業(yè)進行管理，并對作物疫情、災害的發(fā)生趨勢，進行分析、 模擬，為資源有效利用提供必要的空間信息。近些年來，遙感技術(shù)對于農(nóng)作物質(zhì)量和產(chǎn) 量預測、土地信息調(diào)查以及疫情災害預報等方面做出了很大貢獻，它的應用價值受到越 來越多的農(nóng)業(yè)學家的廣泛關(guān)注。 4 、高光譜遙感在林業(yè)方面的應用 隨著生態(tài)環(huán)境的不斷惡化，現(xiàn)在的林業(yè)發(fā)展正逐漸由傳統(tǒng)的單純生產(chǎn)和經(jīng)營木材方 式轉(zhuǎn)變?yōu)橹匾暽值纳鷳B(tài)效益和社會效益。高光譜遙感在林業(yè)方面能夠得到廣泛應用， 主要與高光譜遙感圖像的光譜特性有關(guān)。通過遙感監(jiān)測到植被葉片的光譜特性曲線，從 而對森林狀況進行精確的遙感監(jiān)測。良好的遙感監(jiān)測技術(shù)直接關(guān)系到我國的木材生產(chǎn)和 進出口政策。所以，作為一個木材進出口大國，我國對林業(yè)生產(chǎn)基地的遙感資源監(jiān)測技 術(shù)的發(fā)展非常重視。 5 、高光譜遙感在水質(zhì)監(jiān)測方面的應用 利用遙感監(jiān)測水質(zhì)又稱為水色遙感，主要用于水色因子包括浮游植物色素、無生命 懸浮物和黃色物質(zhì)及相關(guān)水質(zhì)參數(shù)的定量探測【鍆。遙感監(jiān)測在水質(zhì)監(jiān)測方面的應用范圍 廣、成本低，有利于對水體進行長期的動態(tài)監(jiān)測。與常規(guī)監(jiān)測方法相比，遙感監(jiān)測具有 能夠揭示水體污染源和污染物的遷移特性的優(yōu)勢。通過對水質(zhì)光譜特征不斷深入的研究 以及遙感技術(shù)本身不斷的創(chuàng)新，遙感在水質(zhì)檢測方面的技術(shù)已經(jīng)從定性發(fā)展到定量，預 計今后幾年會得到更進一步的發(fā)展。 基于以上這些領(lǐng)域的應用價值，高光譜遙感技術(shù)具有廣闊的應用前景。但是高光譜 圖像在采集、存儲和傳輸過程中都會受到不同程度的噪聲的干擾。主要可以分為條帶噪 聲和隨機噪聲兩種，其中條帶噪聲是圖像在采集過程中，由于光電傳感器各探測單元正 反掃描響應差異、傳感器機械運動、空氣介質(zhì)不同以及溫度等影響造成的。這類噪聲具 第l 犖緒論 有一定寬度，并且沿掃描方向呈帶狀分布。條帶噪聲的存在掩蓋了圖像中真正的數(shù)據(jù)信 息，對圖像質(zhì)量產(chǎn)生了嚴重的影響，為圖像的后續(xù)處理帶來諸多不利因素。因此，在圖 像解譯和判讀之前，應該首先進行消噪處理?，F(xiàn)有的條帶噪聲消除方法的復雜性和通用 性不是很好，所以我們有必要探索一種通用性好，復雜度低的條帶噪聲濾除方法。 1 2 高光譜遙感的基礎(chǔ)以及發(fā)展過程 1 2 1 高光譜遙感的基本特點 高光譜遙感具有以下突出特點【5 】： l 、高光譜分辨率 常規(guī)的多光譜遙感器只有幾個波段，其光譜分辨率一般大于l o o n m 。高光譜遙感器 有幾十甚至幾百個波段，光譜分辨率一般為l o - 2 0 n m ，能獲得整個可見光、近紅外、短 波紅外等波段多而窄的連續(xù)光譜。 2 、圖譜合一 高光譜遙感圖像包含了豐富的空間、輻射和光譜信息，這些信息能夠表現(xiàn)出地物空 間信息以及光譜特征，影像、輻射弓光譜這i 個遙感中的罩要特征就形哎了高光譜嬰像。 鑲元 甾1 1 向光譜數(shù)據(jù)示意幽 冒 蝴鼬 莓： 墨： 艄瑚 一一一u門瀏 哈爾濱t 程大學碩士學位論文 3 、波段多，數(shù)據(jù)量大 光譜成像儀的波段數(shù)一般是幾十到幾百個，有的甚至能達到上千個波段，并且這些 光譜波段在一定范圍內(nèi)連續(xù)成像。因此，高光譜遙感圖像的數(shù)據(jù)量大大增加，相鄰波段 之間相關(guān)性也增強了許多，同時為相鄰波段間的數(shù)據(jù)帶來較大的冗余性。 1 2 2 高光譜遙感的發(fā)展過程 高光譜遙感技術(shù)發(fā)展的重要趨勢是提高空間分辨率和光譜分辨率。2 0 世紀7 0 年代 初美國發(fā)射的陸地衛(wèi)星僅有4 個波段，它們的平均光譜分辨率為1 5 0 n m ：8 0 年代的t m 增加到了7 個波段，在可見光到紅外光譜范圍的平均光譜分辨率為1 3 7 n m ；法國s p o t 衛(wèi)星的多光譜波段的光譜分辨率為8 7 n m 。2 0 世紀8 0 年代，高光譜成像遙感技術(shù)成為遙 感技術(shù)的最大成就之一【l 】。 美國是光譜成像技術(shù)發(fā)展最早的國家，從上個世紀8 0 年代至今已經(jīng)成功研制出三 代高光譜成像光譜儀。第一代是航空成像光譜儀( a i s ) ，已經(jīng)于1 9 8 4 - , 1 9 8 6 年在n a s a 的1 2 - 1 3 0 飛機上使用。它有1 2 8 個通道，光譜覆蓋范圍是9 9 0 , - - 2 4 0 0 n m ；第二代產(chǎn)品是 航空可見光紅外光成像光譜儀( a v i r i s ) ，有2 2 4 個通道，光譜范圍是4 0 0 2 5 0 0 n m ， 本文實驗所用到的圖像就是由這類光譜儀成像產(chǎn)生的；第三代是克里斯特里爾傅里葉變 換高光譜成像儀f t h s i ，光譜范圍在4 0 0 , 一1 0 5 0 n m 之間，有2 1 0 n m 的光譜分辨率，適 合在輕型飛機上使用。 我國成像光譜儀從“七五 期間開始研制至今已取得了很大的進展。研制成功的第 一臺2 2 4 波段p h i ( 掃帚式高光譜成像儀) 與1 2 8 波段o m i s ( 實用模塊化機載成像光 譜儀) 已進行了多次遙感實驗。2 0 0 2 年，由中國科學院上海物理研究所研制的中分辨率 成像光譜儀隨“神舟三號燃飛船發(fā)射升空，該設備光譜通道為3 4 個，精度可達5 0 0 m 。 這一成果標志著我國成為世界上第二個擁有航天載成像光譜儀的國家。 經(jīng)過近四十年的發(fā)展，隨著高光譜遙感圖像光譜變換、光譜信息提取以及光譜匹 配和識別等技術(shù)的不斷成熟，高光譜遙感已經(jīng)得到了廣泛的應用。 1 3 高光譜圖像條帶噪聲濾除方法的發(fā)展及現(xiàn)狀 高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展得益于衛(wèi)星技術(shù)、傳感器技術(shù)以及計算機技術(shù)的高速發(fā)展， 隨著國內(nèi)外一系列空間計劃的實施以及系列高光譜傳感器的研制成功，極大地滿足了人 們對高光譜數(shù)據(jù)的需求【4 1 。但是，就目前的遙感信息處理能力來講，其遠遠落后于遙感 信息的獲取能力。尤其是在多傳感器和單傳感器光譜儀成像中普遍存在著條帶噪聲，甚 4 第1 章緒論 至有些高光譜圖像5 0 以上的波段都受到不同程度條帶噪聲的干擾。當高光譜圖像被噪 聲污染后，進行處理的圖像就不再是原始圖像，而是受到噪聲污染的降質(zhì)圖像，這必將 影響圖像的后續(xù)處理，如編碼、分割、分類、目標檢測和特征提取等。高光譜圖像中的 噪聲可以分為隨機噪聲和條帶噪聲兩種，其中隨機噪聲的濾除方法和普通圖像基本相 同，而條帶噪聲產(chǎn)生機理與隨機噪聲不同，并且具有特殊的噪聲特性【5 l 。因此，為了提 高圖像質(zhì)量以及更好的對圖像進行后續(xù)處理，我們有必要對高光譜圖像中的條帶噪聲進 行濾除。 至今，國內(nèi)外已有許多學者對遙感圖像條帶噪聲的濾除方法進行了探索和研究。 h o r n 和k a u t s k y 等人【6 l 【7 l 首先提出直方圖匹配法；g a d a l l a h 等人【8 】認識到了直方圖匹配 法的缺陷，提出了比直方圖匹配法消噪效果較好的矩匹配法。由于實際情況很難滿足矩 匹配法適用的地物分布條件，所以劉正軍、韓玲【9 】【1 0 l 等人對矩匹配方法進行了改進，提 出了均值補償，傅里葉變換以及相關(guān)系數(shù)三種方法。隨后蔣耿明【1 1 l 等人分別采用傅立葉 變換、小波變換和鄰域插值三種方法對m o d i s 圖像條帶噪聲濾除技術(shù)進行了研究，證 明了鄰域插值法在處理效果和算法復雜度上都優(yōu)于傅立葉變換、小波變換兩種頻域處理 方法。后來黃曉園【1 2 1 等人對該方法進行了改進，但是鄰域插值法適用于周期分布比較規(guī) 律的窄帶噪聲。常威威在2 0 0 7 年的碩士論文中提出了四種改進的條帶噪聲濾除方法， 其中包括基于矩匹配的一種自適應滑動濾波方法，結(jié)合邊緣檢測、奇異點檢測的兩種小 波變換方法，以及一種矩匹配與小波變換相結(jié)合的自適應消噪方法。2 0 1 0 年王文英、周 偉【2 2 1 等人在c b e r 0 2 影響上應用上述算法對條帶噪聲的濾除進行了研究。同年，支晶 晶【1 3 1 等人對h i s 圖像的條帶噪聲濾除技術(shù)進行了研究。 條帶噪聲消除方法的研究已經(jīng)受到國內(nèi)外廣泛關(guān)注，但是現(xiàn)有的濾除方法大多拘泥 于成像光譜儀的特性和條帶噪聲的特點。時域去噪方法對原始高光譜圖像的地物特征要 求較高，對條帶噪聲的限制過大，而實際獲得的圖像很難達到適用標準，所以該類方法 不具有良好的適用性；頻域去噪方法濾除噪聲的同時對于細節(jié)信息的保留效果不好，并 且大多計算量較大，算法復雜度較高。因此，我們有必要對高光譜圖像做進一步深入的 研究，探索一種適合于寬窄條帶噪聲同時存在的高光譜圖像條帶噪聲濾除方法，該方法 能夠降低對地物特征的要求，在濾除條帶噪聲的同時能夠保持較好的細節(jié)信息。 1 4 本文的主要研究內(nèi)容以及章節(jié)的安排 近年來，國內(nèi)外已有許多學者對高光譜遙感圖像條帶噪聲的消除方法進行了深入的 研究和探討。g a d a l l a h 隨1 等人提出的矩匹配法雖然比h o r n 1 和k a u t s k y 訂1 等人提出的直方 5 哈爾濱t 程大學碩十學位論文 i l l l 圖匹配法有一定的優(yōu)勢，但是這種方法的缺點是要求地物分布單一。劉正軍陽1 等對矩匹 配法進行了改進。蔣耿明n 哪等人證明了鄰域插值法在處理效果和算法復雜度上都優(yōu)于傅 立葉變換、小波變換兩種頻域處理方法。但是鄰域插值法適用于周期分布比較規(guī)律的窄 條帶噪聲。所以，現(xiàn)有的條帶噪聲消除方法受圖像或條帶形式的限制過大，無法對遙感 圖像中任意寬度的條帶噪聲進行有效地濾除。本文主要在兩方面提出了創(chuàng)新，一是對原 鄰域插值方法的判別公式進行了改進；二是提出了一種基于矩匹配和插值相結(jié)合的條帶 噪聲分類濾除方法，此方法適合于任意寬度條帶噪聲的濾除。并且在a v i r i s 圖像上對 本文提出的方法進行仿真，通過圖像質(zhì)量評價指標驗證本文方法的有效性?；谏鲜鰞?nèi) 容，本文結(jié)構(gòu)安排如下i 第一章對本文研究的背景、意義，高光譜遙感以及條帶噪聲的發(fā)展現(xiàn)狀進行了概括 性的介紹，然后給出了本論文各章節(jié)的具體安排。 第二章介紹了高光譜圖像的基本理論，包括高光譜遙感圖像的表達形式以及戚像光 譜儀成像機理，然后說明了條帶噪聲的產(chǎn)生機理及條帶特征。 第三章詳細介紹了高光譜圖像條帶噪聲消除的基本方法。時域主要包括：直方圖匹 配，矩匹配法；頻域主要包括傅罩葉變換和小波變換方法。 第四章在原始的鄰域插值方法基礎(chǔ)上，對該方法的判別公式進行了改進。改進后的 判別公式克服了原始“信息平均化的缺點。通過在高光譜圖像上對改進方法進行實驗 仿真，證明了該方法的有效性。 第五章提出了一種針對不同寬度條帶噪聲適用的條帶噪聲濾除方法。在a v i r i s 圖 像中將此方法與傳統(tǒng)的矩匹配、小波變換、鄰域插值等方法的仿真結(jié)果進行比較，分析 總結(jié)實驗結(jié)果，得出實驗結(jié)論，證明了新方法的有效性。 6 第2 章鬲光譜遙感圖像基本理論 第2 章高光譜遙感圖像基本理論 2 1 高光譜圖像數(shù)據(jù)表達 與其他圖像相比，高光譜遙感圖像的優(yōu)勢是不僅擁有二維的平面圖像，而且還包含 了光譜維信息。那么如何正確的表達這些信息，成為高光譜應用中一個大家比較關(guān)心的 問題。我們盡量把信息統(tǒng)計量轉(zhuǎn)化為圖像，這樣可以更直觀、更形象的了解高光譜圖像， 同時也可以發(fā)揮人眼對圖像細節(jié)的分辨能力，更好的進行圖像處理。 2 1 1圖像立方體一成像光譜信息集 高光譜圖像在普通圖像二維信息的基礎(chǔ)上增加了光譜維，形成三維的坐標空間。由 于每個波段數(shù)據(jù)可以看成是一個層面，那么如果將成像光譜數(shù)據(jù)整體表達到一個坐標空 間內(nèi)，就會形成一個按波段順序堆疊的具有多個層面的圖像立方體1 2 1 。假設圖像灰度值 d n ，我們簡單定義圖像立方體的三維分別是空間維x 、y ，以及光譜維z ，構(gòu)成了如圖 2 1 所示的坐標系。實際獲得的高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)就類似于這樣一個立方體，它的各 y 0 x 囊 圖2 1 圖像立方體的構(gòu)成 個層面是“不透明”的，只能看到立方體的表面。圖像立方體的六個面可以分為兩類： 一是空間直線x 與空間直線y 組成的平面空間o x y 平面；二是空間維與光譜維構(gòu)成的 o x z 、o y z 平面。其中o x y 平面圖像與傳統(tǒng)灰度圖像相同，可以反映某一波段信息； 也可以是彩色合成圖像，同時表達三個波段信息。o x z 、o y z 平面的圖像則與傳統(tǒng)圖 像不同，它反映某一條直線上的地物光譜信息。對于高光譜圖像中某一點的光譜特征最 直觀的表達方式就是二維光譜曲線。光譜曲線圖大致如圖2 2 所示，由于不同的地物具 有不同特征的光譜曲線，我們可以通過光譜曲線對地物進行識別。 7 哈爾濱。l ：稃大學碩十學位論文 圖2 2 光譜曲線 2 1 2 高光譜圖像概貌分析的基本統(tǒng)計量 高光譜圖像具有總體的特征信息，其亮度值大小受很多因素的影響。而這些因素的 變化具有很大的隨機性，所以高光譜遙感圖像的灰度值也是一種隨機變量。本節(jié)主要介 紹一下高光譜遙感圖像概貌分析的統(tǒng)計量，為后續(xù)圖像去噪方法的研究奠定基礎(chǔ)。 1 、均值 均值用來表示圖像中所有像元亮度值的算術(shù)平均值，可以反映地物的平均反射強 度，表現(xiàn)地物的平均反射率。 如果用x 表示均值，那么它的計算公式為： 了置 、x t 衛(wèi)_ ( 2 1 ) 以 其中：j ；表示圖像中各個像元的灰度值：n 表示圖像的像元個數(shù)。 2 、方差和標準差 方差和標準差可以用來描述該幅圖像的像元值相對于圖像平均值的離散程度，復雜 影像的灰度值離散程度大。對于地物分布比較豐富的高光譜圖像，可以通過去噪前后標 準差的改變大小來判定該圖像的地物信息改變情況。由此可以看出，方差和標準差是衡 量圖像信息量大小的重要指標之一。 標準差口和方差仃2 的計算公式為： 8 ( 2 - 2 ) 第2 章高光譜遙感圖像基本理論 蘭( 五一) ： = 生! 刀 ( 2 3 ) 4 、反差 圖像的反差可以用以下三個公式表示： k 。二號產(chǎn) ( 2 4 ) m i n k 2 = 五。一l i n ( 2 5 ) 置3 = 仃 ( 2 - 6 ) 其中：置，五：，以：均表示圖像的反差。反差可以用來描述圖像的顯示效果， 會直接影響到圖像的可分辨性。如果反差偏小，則影像的判讀效果較差。在這三個表達 式中標準差會比較精確，其它兩個受個別極端變化的像元的影響較大。 2 1 3 高光譜圖像的直方圖 l 、直方圖的基本概念 警 圖像的直方圖能夠表示圖像中每個波段灰度值與像元數(shù)關(guān)系分布曲線，如圖2 3 所 示1 3 1 ，該圖像的橫坐標表示該圖像的灰度級變化，縱坐標表示圖像中某個灰度級像元數(shù) 目占整幅圖像像元數(shù)目的百分比。直方圖能夠反映圖像信息量和分布特征，它是圖像分 布的一種直觀描述。因此，在高光譜遙感圖像條帶噪聲的濾除方法中，有一種就是通過 修正圖像的直方圖來達到濾除圖像中條帶噪聲的目的。 圖2 3 高光譜遙感圖像直方圖 2 、圖像直方圖的基本類型 在高光譜遙感圖像處理中，根據(jù)直方圖縱坐標值物理意義的不同，可以把圖像直方 9 哈爾濱工程大學碩士學位論文 圖分為兩種類型。一種是頻數(shù)直方圖，它的縱坐標表示某個灰度級的像元在圖像中分布 的百分比，這種直方圖曲線相當于概率密度曲線；另一種是累積直方圖，它的縱坐標表 示小于或等于特定灰度級的像元在圖像中的百分數(shù)，這種直方圖曲線相當于累積概率密 度曲線【1 4 1 。 3 、圖像數(shù)據(jù)的理想分布 假設像元亮度是隨機分布的，在圖像包含大量像元的前提下，圖像的直方圖分布函 數(shù)服從或接近于正態(tài)分布( 如圖2 4 a 所示) ?；谶@種思想，我們可以通過一幅圖像的 直方圖形態(tài)大致判斷出圖像的質(zhì)量。通常情況下，圖像直方圖的分布曲線越接近正態(tài)分 布，說明該圖像的對比度越好。如果直方圖分布曲線的峰值偏向灰度值小的一側(cè)( 如圖 2 4 b 所示) ，說明圖像偏暗；反之，若峰值偏向灰度值較大的一側(cè)( 如圖2 4 c 所示) ，說 a 正態(tài)分布b 向左傾斜、c 同右傾釬 圖2 4 高光譜遙感圖像直方圖分布曲線 明圖像偏亮【1 2 1 。由此可見，通過有目的的改變直方圖形態(tài)從而改善圖像質(zhì)量是圖像處理 的一種可行方法。 2 2 高光譜圖像中的條帶噪聲 噪聲可以理解為“妨礙人們的感覺器官對所接受的信源信息理解的因素 。噪聲按 產(chǎn)生的原因可以分為內(nèi)部噪聲和外部噪聲。內(nèi)部噪聲一般可以分為由光和電的基本性質(zhì) 引起的噪聲、器材材料本身所引起的噪聲、電器的機械運動所引起的噪聲和系統(tǒng)內(nèi)部電 路所引起的噪聲。外部噪聲是指系統(tǒng)外部受到干擾，并且以電磁波或經(jīng)電源進入到系統(tǒng) 內(nèi)部所引起的噪聲，如天體放電現(xiàn)象、電器設備等引起的噪聲1 5 】。高光譜圖像的噪聲一 般分為兩大類：一類是普通的隨機噪聲，我們經(jīng)常見到的噪聲類型主要有高斯噪聲和脈 沖噪聲等類型；另一類是由成像光譜儀c c d 掃描器件響應不一致產(chǎn)生的噪聲，即條帶 噪聲。 2 2 1 成像光譜儀工作原理 成像光譜儀是2 0 世紀8 0 年代初研制成功的新一代傳感器。隨著這些年的發(fā)展，現(xiàn) 在成像光譜儀的種類比較多，工作原理也不太相同。常見的成像光譜儀見表2 - 1 1 4 1 。 l o 第2 章高光譜遙感圖像基本理論 表2 1 主要成像光譜儀概覽 傳感器波段數(shù)光譜范圍波段寬國家 ( n m ) r i m a d s 航空成像光譜儀a d s - 1 1 2 89 9 0 一2 1 0 09 3 1 2 0 0 2 4 0 0 美國 a i s 21 2 88 0 0 一1 6 0 01 0 6 1 2 0 睢2 4 0 0 3 2 4 9 0 - 1 0 9 0 1 7 0 - 2 4 0 a m s s 航空多光譜掃描儀 82 0 2 0 一2 3 7 04 3 0 - 4 4 0 澳大利亞 68 5 0 0 一1 2 0 0 05 5 0 5 9 0 a v i r i s 航空可見光，紅外光成像光譜儀 2 2 4 3 8 0 2 5 0 9 7 _ 1 2 o 美國 c a s i 小型機載成像光譜儀 2 8 84 3 0 藹7 01 8 加拿大 6 44 0 0 1 0 4 01 0 a s 成像光譜儀中國 2 42 吣2 4 8 0 2 0 l3 5 3 0 一3 9 4 0 4 1 0 21 0 5 0 0 一1 2 5 0 01 0 0 0 p h i 推掃式成像光譜儀 2 4 44 0 0 - 8 5 07 6 - 1 4 9 中國 i s m 紅外成像光譜儀 。 6 48 一1 6 0 01 2 5法國 6 41 6 0 0 - 3 2 0 02 5 m a sm o d i s 航空成像光譜儀5 05 4 7 - 1 4 5 2 13 1 5 1 7 美國 r o s i s 反射光學系統(tǒng)成像光譜儀 8 4 4 3 0 - 8 3 0 4 1 2 德國 ( 2 4 0 0 ) h y p e r i o n 高光譜成像儀 2 2 04 0 0 2 5 0 0約1 0 美國 在了解成像光譜儀的掃描方式之前，我們首先要知道像元網(wǎng)格是數(shù)字圖像通過橫向 掃描結(jié)合平臺沿飛行方向向前移動產(chǎn)生的，同時傳感器通過掃描儀對地物進行掃描記錄 產(chǎn)生了像元的亮度值。目前已有的成像光譜儀的掃描方式大致分為撣掃式和推掃式兩 種。掃描儀利用探測元件獲取平行掃描線組的成像方式屬于撣掃式成像，如陸地衛(wèi)星傳 感器t m ；掃描儀以平行方式推掃整景寬而獲取圖像的成像方式屬于推掃式成像，如 哈爾溟i ：程大學碩十學位論文 s p o t h r v 有一個由上千個探測元件構(gòu)成的線陣列1 1 6 l 。 1 、撣掃式成像原理 撣掃式線陣列成像光譜儀是一種光機掃描裝置，可以產(chǎn)生具有多個波段的圖像數(shù) 據(jù)。該光譜儀是在掃描平臺向前運動的同時電機左右撣掃產(chǎn)生的圖像，其每個瞬時視場 像元的光譜維獲取是由線陣列探測器完成的，如圖2 5 所示。這個儀器的核心部件是線 電機 掃描分辨單元 圖2 5 撣掃型成像光譜儀成像方式 狀光電探測器，它使c c d 線陣列的各個元件都能接收到不同波長的輻射能的照射。撣 掃式成像光譜儀的優(yōu)點在于光譜范圍寬，像元配準好，總視場比較大( 可以達到9 0 0 ) ， 數(shù)據(jù)穩(wěn)定性也比較高；缺點在于不同波段在同一時刻都凝視同一像元，使得每個像元凝 視的時間相對較短，所以該類光譜儀在提高光譜和空間分辨率上有很大困難。美國g e r 公司的d e a d a l u s 系統(tǒng)和我國上海技術(shù)物理所研制的實用型機載成像光譜儀都屬于這類 成像機理，本文實驗用到的a v i r i s 圖像就是由這種掃描方式成像產(chǎn)生的典型例子1 3 l o 2 、推掃式成像原理 推掃式面陣列成像光譜儀的二維空問掃描是在飛行平臺向前運動中，通過一個垂直 于運動方向的面陣探測器完成的，同時在平行于平臺運動方向通過光柵和棱鏡分光完成 光譜維掃描，工作原理如圖2 6 所示。推掃式成像光譜儀的優(yōu)點是像元的凝視時問得到 了較大的提高，相對于撣掃式成像光譜儀的增加量可以達至l j l 0 3 數(shù)量級。由于凝視時間 直接影響到系統(tǒng)的靈敏度和信噪比，所以在系統(tǒng)空間分辨率和光譜分辨率方面，推掃式 第2 章高光譜遙感圖像基本理論 成像光譜儀比撣掃式成像光譜儀有一定的優(yōu)勢。但是這類光譜儀也存在一些缺點，比如： 由于面陣c c d 器件探測元件有上萬個，龐大的數(shù)量為標定帶來了很多困難；由于探測 平刪 圖2 6 推掃型成像光譜儀成像方式 器件尺寸小，光學設計也比較困難，使得總視場角最大只能做到3 0 。左右。目前這類成 像光譜儀有中科院上海物理研究所的p h i ( 推掃式成像光譜儀) 、加拿大的c a s i ，它們 的波長范圍均為可見光到近紅外；而美國研制的h i r i s ( h i g hr e s o l u t i o ni m a g i n g s p e c t r o m r t c r ) 以及h y d i c e 同樣采用推掃方式，波長范圍從可見光延伸到了短波紅外 ( o 4 2 5 , u m ) 【3 】o 2 2 2 條帶噪聲的產(chǎn)生機理 條帶噪聲普遍存在于一些星載、機載單傳感器和多傳感器成像光譜儀中。這些噪聲 主要是由于傳感器件在反復掃描成像過程中，探測單元受j 下反兩方面差異或傳感器機械 運動等多種因素干擾產(chǎn)生的。因為探測器是高光譜成像光譜儀的核心部件之一，要分析 高光譜圖像條帶噪聲的產(chǎn)生機理，首先要了解c c d 線陣列探測器或面這列探測器。無 論哪種探測器，對于不同的成像光譜儀，它每一行的探測單元數(shù)都不相同。條帶噪聲的 產(chǎn)生是由于這些探測元之間響應不一致，空間復雜的電磁環(huán)境以及器件本身的誤差造成 的【】。所以，影響條帶噪聲產(chǎn)生的因素主要可以分為以下兩個方面： l 、由于元器件內(nèi)部系統(tǒng)誤差、傳感器工藝差異、光譜儀元件老化等因素使各個探 哈爾濱工程大學碩十學位論文 測單元的傳遞函數(shù)不同，從而造成傳感器的電子裝置性能降低，對電磁輻射響應產(chǎn)生差 異從而產(chǎn)生與探測器掃描方向相同的“周期性條帶噪聲 。 2 、在掃描過程中，各c c d 探測單元間響應的非一致性是造成條帶噪聲產(chǎn)生的主要 原因之一，響應函數(shù)差異曲線如圖2 7 所示。由于空間電磁干擾、傳感器的運動、探測 灰 度 值 。巧 巧 入射強度i 圖2 7c c d 響應函數(shù)差異比較 單元正反掃描響應的差異等因素都會影響到c c d 探測器的驅(qū)動信號以及成像系統(tǒng)的光 能量等，進而影響到成像光譜儀的工作狀態(tài)，導致探測單元間響應不一致而產(chǎn)生條帶噪 聲【1 8 1 【1 9 1 。這類條帶噪聲與探測器掃描方向仍然保持相同，但是不具有周期性。 2 2 3 條帶噪聲的特性分析 高光譜圖像中條帶噪聲的主要特點有【5 】： l 、沿成像光譜儀掃描方向分布。條帶噪聲主要是由于c c d 探測單元之悶響應不一 致造成的，所以條帶噪聲的分布沿著掃描方向按行或列分布，與掃描方向基本相同。 2 、在圖像中表現(xiàn)為條帶形式。一般的隨機噪聲是以點狀或者脈沖形式分布在圖像 上，而高光譜圖像中的條帶噪聲沿行或列方向分布，并且貫穿于整幅圖像中。 3 、條帶噪聲具有一定的寬度。在高光譜圖像中條帶噪聲的寬度可以表現(xiàn)為1 個或 多個像素寬，也可能同時存在多種寬度的條帶噪聲，表現(xiàn)為寬窄不一的明暗條紋。 4 、條帶噪聲具有一定的明暗度。如果當前噪聲像素的灰度值高于相鄰信息的灰度 值，則表現(xiàn)明條紋，如果當前像素灰度值低于相鄰信息，則表現(xiàn)為暗條紋。 2 3 本章小結(jié) 本章首先介紹了高光譜圖像數(shù)據(jù)的表