[发明专利]推扫型光学遥感载荷原始图像坏线的自动检测方法和系统

权利要求书

1.一种推扫型光学遥感载荷原始图像坏线的自动检测方法，其特征在于，包括：

S1，读取待检测的原始图像；

S2，设定原始图像的初始有效列，并以所述初始有效列为参考列，同时向所述参考列的两边扫描；

S3，计算扫描过程中当前列与所述参考列之间的归一化指数的差值，并将所述差值的绝对值与阈值T比较；若所述差值的绝对值大于阈值T，则标记所述当前列为无效列；否则标记所述当前列为有效列，并将当前列作为下一个比较过程的参考列，重复步骤S3，直到标记完所有的列；

S4，统计所有所述无效列的数量n，并将所有所述无效列的数量n与所述原始图像的总列数N的比值作为坏线率；

其中S31，获取所述原始图像中每一列像素的最大值和最小值，并计算每一列像素的灰度动态范围值，具体为：

ri＝Max(pi)-Min(pi)

其中，pi为第i列的一个像素值，ri为第i列像素的灰度动态范围值，Max(pi)为第i列最大的像素值，Min(pi)为第i列最小的像素值；

和计算所述原始图像中每一列像素的标准差，具体为：

p ‾ i = ( Σ m = 0 M p i m ) / M ; σ i = ( Σ m = 0 M ( p i m - p ‾ i ) 2 ) / M ; ]]>

其中，M为所述原始图像的总行数，pim为第m行第i列的像素；为第i列像素的均值，σi为第i列的标准差；

S32，计算所述每一列像素的标准差与所述灰度动态范围值的比值，得到每一列的归一化指数Ii；

所述阈值T按照以下方法计算：

T = 3 * ( Σ m = 1 M ( ΔI i - Δ I ‾ ) 2 ) / ( M - 1 ) ]]>

其中，为所述原始图像中所有列归一化差值的均值；M为所述原始图像的总行数；ΔIi为每一列归一化差值，每一列归一化差值指当前列与前一列归一化指数的差值；m为行数。