[发明专利]基于多时相数据的遥感影像加权回归恢复方法

权利要求书

1.一种基于多时相数据的遥感影像加权回归恢复方法，其特征在于，包括以下步骤： 

步骤1，为待恢复影像与提供补充信息的辅助影像进行几何配准； 

步骤2，在辅助影像中搜索待恢复影像中待恢复像素的相似像素； 

步骤3，利用得到的相似像素建立考虑光谱与空间差异的加权回归关系对目标像素进行恢复。 

2.根据权利要求1所述基于分段校正的遥感影像条带噪声去除方法，其特征在于：步骤2采用自适应阈值的相似点搜索方法，包对待恢复影像上每一个待恢复的目标像素，计算周围一定范围内的标准差S_c，则此目标像素的相似阈值为 

T＝kS_c    （1） 

其中k为常数。 

3.根据权利要求1或2所述基于多时相数据的遥感影像加权回归恢复方法，其特征在于：步骤3的实现方式为，计算辅助影像上每个相似像素与待恢复影像上待恢复的目标像素的光谱差异与空间距离，并计算联合权重，然后建立加权回归关系对目标像素进行恢复； 

（1）对于坐标为(x,y)的目标像素， 

坐标为(x_i,y_i)的相似像素的空间距离权重为， 

D_i＝(x-x_i)²+(y-y_i)²    （2） 

坐标为(x_i,y_i)的相似像素的光谱差异权重为， 

C_i＝|DN_c-DN_i|          （3） 

其中，DN_c和DN_i分别为目标像素(x,y)与相似像素(x_i,y_i)的灰度值； 

坐标为(x_i,y_i)的相似像素的综合权重为， 

将综合权重归一化得到联合权重， 

其中，q为坐标为(x,y)的目标像素的相似像素个数。 

（2）设待恢复影像与提供补充信息的辅助影像间的关系， 

I_t1,n＝G·I_t2,n+B    （6） 

其中，待修复影像I_t1,n和辅助影像I_t2,n分别为t1时刻和t2时刻获取的第n波段遥感影像，G为两幅影像间的增益量，B为偏移量； 

关系系数G和B通过加权回归求得， 

其中，DN_1i和DN_2i分别表示待修复影像I_t1,n和辅助影像I_t2,n中参与计算的第i个像素， 和表示待修复影像I_t1,n和辅助影像I_t2,n中参与计算的q个像素的平均值，w_i表示第i个像素的权重； 

（3）根据求得的回归系数，t1时刻待修复影像I_t1,n中的受损像素修复后的灰度值DN_1c通过t2时刻辅助影像I_t2,n上对应区域的灰度值DN_2c计算得到恢复后的像素值： 

DN_1c＝G·DN_2c+B    （9） 。