一種圖像條帶噪聲及壞線消除方法

【技術(shù)領(lǐng)域】

[0001] 本發(fā)明屬于遙感圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種圖像條帶噪聲及壞線消除方法。

【背景技術(shù)】

[0002] 目前多數(shù)航空或航天光學(xué)遙感圖像均以線陣推掃方式獲取，當(dāng)傳感器線陣上某一 傳感器出現(xiàn)故障時，就會造成采集的圖像中有壞線出現(xiàn)。一部分壞線完全沒有數(shù)值，無法使 用；另一部分則數(shù)值顯著高于其它像素形成亮線，或數(shù)據(jù)顯著低于其它像素形成暗線，這一 部分?jǐn)?shù)據(jù)則可以通過處理使其成為正常像素繼續(xù)使用。

[0003] 目前的主要的環(huán)線去除算法為均值替換法和矩濾波方法。均值替換法是利用與壞 線相臨的兩例數(shù)據(jù)求平均值代替壞線數(shù)據(jù)，這種方法完全舍棄了亮線或暗線中有用的數(shù) 據(jù)，造成了信息的損失。矩濾波方法則是利用相臨圖像的均值和方差為參考，使亮線或暗線 的均值與方差與之相等，但實際上壞線的均值和方差不可能與相臨像素相同，因此處理后 可能會有明顯的誤差。

[0004]數(shù)據(jù)傳感器的光電子元件，在接受的光信號之后，通過放大器放大，將光信號轉(zhuǎn)化 成電信號，測量的地物輻射亮度值為：

[0005] 〇Ν=α*Ι+β (1)

[0006] 其中α代表放大器的增益，I代表傳感器接收到的光信號強度，β代表為消除傳感器 中的暗電流所加入的偏移量。α值隨傳感器的不同有所變化，β同α-樣除隨傳感器發(fā)生變化 外，還受到傳感器溫度、時間的變化影響。線陣推掃成像方式的傳感器，因此沿掃描帶方向 的同列數(shù)據(jù)為同一傳感器接收的數(shù)據(jù)，具有相同的α值和Μ直，因此壞線產(chǎn)生的原因主要由α 和邱勺誤差造成。所以只要確定合適的α、β即可以實現(xiàn)對壞線的去除。一般情況下，傳感器在 出廠以前α值已經(jīng)經(jīng)過準(zhǔn)確的校正，造成的誤差往往較小。β值則不停的變化，需要傳感器在 成像前對暗電流進行測量確定，因此產(chǎn)生的誤差可能性較大。因此合理調(diào)整m直可以實現(xiàn)對 壞線的消除。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提供一種應(yīng)用于線陣推掃方式成像的傳感 器的圖像條帶噪聲及壞線消除方法，通過對圖像進行計算，消除影像中的非零值或飽和值 壞線，以及圖像中的條帶噪聲。

[0008] 本發(fā)明是這樣實現(xiàn)的：

[0009] -種圖像條帶噪聲及壞線消除方法，具體包括如下步驟：

[0010] 步驟1:設(shè)圖像為Μ行N列，計算圖像的均值和各列的像素均值；

[0011 ]步驟2 :選取列像素均值與圖像均值最接近的一列作為參考列，假設(shè)為第J列，令jL =jR = J〇

[0012] 步驟3:對第jL_l列像素，求數(shù)值仇，使得

[0013]

[0015] β表示像素值應(yīng)加入的偏移量，見公式(l);p(i，j)為為圖像中第i行的第j列像素 的值;將圖像以第J列為中心，分為兩部分，左側(cè)的計算用九表示，右側(cè)計算用j R表示；

[0016] 步驟4:計算p(jL-l，i)=p(jL-l，i)+βl，p(jR+l，i)=p(jR+l，i)+β2;i = l，2…M· [0017]步驟5:將步驟4得到的jL_l和jR+l作為新參考列，即分別令九=九-1，加=加+1。重 復(fù)步驟3和步驟4;若九=2,則結(jié)束九對應(yīng)算式的計算;j_r = N-1貝lj結(jié)束j_r對應(yīng)算式的計算；

[0018] 如上所述的步驟30中βι和02計算可利用如下步驟進行：

[0019] (1)圖像中的相鄰兩列像素，對于i = l，2,…Μ，計算Δ pi = p( j，i)-p( j+1，i)，則Δ P={ ΔΡ1，Δρ2…ΔρΜ};其中M為圖像的行數(shù)，p(i, j)為圖像中第i行的第j列像素的值，APi 是同一行相鄰的兩個像素的差值。

[0020] (2)對ΔΡ中的元素按大小進行排序，開$成新序列ΔΡ={ Δρ^，Δρ、··· Δρ、}。

[0021 ] (3)貝旭=Δ pV〗，即Δ ρ向量各元素的中位數(shù)。

[0022] 本發(fā)明的有益效果是：

[0023] 本發(fā)明可以有效的消除影像中的垂直或水平條帶噪聲，經(jīng)過處理后的圖像不存在 明顯的條帶噪聲現(xiàn)象。為了進一步驗證方法的準(zhǔn)確性，對質(zhì)量較高的無條帶噪聲數(shù)據(jù)進行 驗證計算，目的是為了解算法是否會對無條帶數(shù)據(jù)進行錯誤的調(diào)整，對Aster數(shù)據(jù)進行的計 算表明，各列的m直大部分為〇，僅有極個別為1或2，說明本方法確定的β值精度較高。

【附圖說明】

[0024] 圖1是本發(fā)明的一種圖像條帶噪聲及壞線消除方法的流程圖。

【具體實施方式】

[0025]下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明進行進一步描述。

[0026]如圖1所示，一種圖像條帶噪聲及壞線消除方法，具體包括如下步驟：

[0027]步驟1:設(shè)圖像為Μ行Ν列，計算圖像的均值和各列的像素均值；

[0028] 步驟2:選取列像素均值與圖像均值最接近的一列作為參考列，假設(shè)為第J列，令九 =jR = J〇

[0029] 步驟3:對第jL_l列像素，求數(shù)值仇，使得

[0032] β表示像素值應(yīng)加入的偏移量，見公式(1);1)(1，」)為為圖像中第1行的第」列像素 的值;將圖像以第J列為中心，分為兩部分，左側(cè)的計算用jL表示，右側(cè)計算用j R表示；

[0033] 步驟 4:計算 p( jL_l，i)=p( jL_l，i)+0i，p( j_R+l，i)=p( jR+l，i)+&;i = l，2......M.

[0034] 步驟5:將步驟4得到的jL_l和jR+l作為新參考列，即分別令jL = jL-l，jR = jR+l

[0036] (1)圖像中的相鄰兩列像素，對于i = l，2,......M，計算Δ pi = p( j，i)-p( j+1，i)，則 AP={ ΔΡ1，Δρ2…ΔρΜ};其中M為圖像的行數(shù)，p(i, j)為圖像中第i行的第j列像素的值，Δ Pi是同一行相鄰的兩個像素的差值。

[0037] (2)對ΔΡ中的元素按大小進行排序，形成新序列ΔΡΗΔ?Λ,Δρ'^Δρ'Μ}。

[0038] (3)貝旭=Δρ'Μ/2,即ΔΡ向量各元素的中位數(shù)。

[0039]試驗表明，該方法可以有效的消除影像中的垂直或水平條帶噪聲，經(jīng)過處理后的 圖像不存在明顯的條帶噪聲現(xiàn)象。為了進一步驗證方法的準(zhǔn)確性，對質(zhì)量較高的無條帶噪 聲數(shù)據(jù)進行驗證計算，目的是為了解算法是否會對無條帶數(shù)據(jù)進行錯誤的調(diào)整，對Aster數(shù) 據(jù)進行的計算表明，各列的m直大部分為〇，僅有極個別為1或2，說明本方法確定的β值精度 較高。

【主權(quán)項】

1. 一種圖像條帶噪聲及壞線消除方法，具體包括如下步驟： 步驟1:設(shè)圖像為Μ行N列，計算圖像的均值和各列的像素均值； 步驟2:選取列像素均值與圖像均值最接近的一列作為參考列，假設(shè)為第J列，令jL = jR =J〇 步驟3:對第jL-1列像素，求數(shù)值βι，使得為最小值;對第jR+1列像素，求數(shù)值防，使得為最小值。 β表示像素值應(yīng)加入的偏移量，見公式(1);P(i，j)為為圖像中第i行的第j列像素的值； 將圖像W第J列為中屯、，分為兩部分，左側(cè)的計算用jL表示，右側(cè)計算用jR表示； 步驟 4:計算 p( jL-l，i)=p(jL-l，i)+0i，p( jR+l，i)=p(jR+l，i)+02;i = l，2...M. 步驟5:將步驟4得到的jL-1和jR+1作為新參考列，即分別令北=北-1〇'1^叫1^+1。重復(fù)步 驟3和步驟4;若北=2,則結(jié)束北對應(yīng)算式的計算;jR = N-l則結(jié)束jR對應(yīng)算式的計算。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像條帶噪聲及壞線消除方法，其特征在于:所述的步驟30中 &和防計算可利用如下步驟進行： (1) 圖像中的相鄰兩列像素，對于i = l，2,…M，計算Δ pi = p( j，i)-p( j+1，i)，則Δ P = { Δρι，Δρ2. . . Αρμ};其中Μ為圖像的行數(shù)，p(i, j)為圖像中第i行的第j列像素的值，Api是 同一行相鄰的兩個像素的差值。 (2) 對ΔP中的元素按大小進行排序，形成新序列ΔP={Δp'l，Δp'2...ΔpΔM}。 (3) 貝化=Δρ'Μ/2,即ΔΡ向量各元素的中位數(shù)。

【專利摘要】本發(fā)明屬于遙感圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種圖像條帶噪聲及壞線消除方法，的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提供一種應(yīng)用于線陣推掃方式成像的傳感器的圖像條帶噪聲及壞線消除方法，通過對圖像進行計算，消除影像中的非零值或飽和值壞線，以及圖像中的條帶噪聲。本發(fā)明可以有效的消除影像中的垂直或水平條帶噪聲，經(jīng)過處理后的圖像不存在明顯的條帶噪聲現(xiàn)象。為了進一步驗證方法的準(zhǔn)確性，對質(zhì)量較高的無條帶噪聲數(shù)據(jù)進行驗證計算，目的是為了解算法是否會對無條帶數(shù)據(jù)進行錯誤的調(diào)整，對Aster數(shù)據(jù)進行的計算表明，各列的β值大部分為0，僅有極個別為1或2，說明本方法確定的β值精度較高。

【IPC分類】G06T5/00

【公開號】CN105551003

【申請?zhí)枴緾N201510961793

【發(fā)明人】陸冬華, 趙英俊, 張東輝, 周覓

【申請人】核工業(yè)北京地質(zhì)研究院

【公開日】2016年5月4日

【申請日】2015年12月21日

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的matlab 去条带噪声,一种图像条带噪声及坏线消除方法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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