[发明专利]一种基于空间分割的矩匹配卫星影像条带噪声去除方法

说明书

技术领域

本发明属于遥感影像处理领域，涉及一种基于空间分割的矩匹配卫星影像条带噪声去除方法。

背景技术

条带噪声是影响光学卫星影像成像质量的一个重要因素，抑制或去除条带噪声是卫星地面预处理进行辐射处理的基本环节之一。光学卫星的成像系统由于内外部因素的干扰,如：CCD器件（电荷耦合器件）的性能随时间发生变化、大气干扰等，在进行影像均一化相对辐射校正之后，影像中仍然会残留有条带噪声，这类噪声的存在，极大的降低了影像的清晰度，为影像的后续判读处理增加了难度，因此必须予以剔除。

通过对影像中残留的条带噪声进行分析发现该类条带噪声存在有以下特点：1.噪声出现的空间位置是随机的。2.噪声与周围地物之间高度非线性相关。

目前常用的去条带噪声的方法归纳起来可以分为两类：一类是针对图像空间域特征提出的去噪方法；另一类是将空间域和频率域相结合，采用适当的滤波算子去除条带噪声的方法。其中空间域去噪的典型算法有Gadallahd等人提出的基于矩匹配的多载荷影像的条带噪声去除法，该方法要求图像灰度均一，且条带噪声图像与其相邻图像之间存在较高的相关性，这类算法对于处理局部的地物单一的卫星影像具有较好的效果，但是在处理整幅地物丰富的卫星影像时，效果不佳；于是在此基础上，刘正军等人提出了基于均值补偿的改进矩匹配方法，该方法利用高光谱图像的多光谱信息来纠正标准矩匹配算法产生的灰度畸变，该方法很好的处理了标准矩匹配算法纠正影像时造成的探元间的灰度畸变，但是并没有纠正标准矩匹配算法造成的探元内的灰度畸变，且该方法对于单波段的全色影像并不适用；刘妍等人提出了基于水平集的改进矩匹配随机条带噪声去除算法，该算法虽然在一定程度上抑制了标准矩匹配算法纠正影像时造成的探元间和探元内的灰度畸变，但是基于影像灰度分割的方法在区分不同光谱特性的地物时精度不高，在处理高分辨率卫星遥感影像时会由于地物错分而产生随机的灰度畸变；空间域和频率域相结合的去噪算法目前主要是利用小波变换的时频特点，通过对图像进行小波变换，研究噪声的小波系数变换规律，从而提炼出条带噪声的成分并对其进行剔除，但小波变换计算量大，并且会对光谱信息造成较大损失，对于整幅卫星图像的处理，计算速度和光谱保留度并不理想。

发明内容

本发明解决的技术问题是：克服现有技术的不足，针对全色影像中存在的随机条带噪声，提供一种基于空间分割的矩匹配卫星影像条带噪声去除方法，解决了标准矩匹配方法不能适用于地物不均匀的卫星影像的问题。

本发明的技术方案是：一种基于空间分割的矩匹配卫星影像条带噪声去除方法，包括以下步骤：