成像光譜圖像的噪聲分析與消除方法研究-以北京順義區(qū)成像光譜圖像為例

Ξ究例光耀(Ξ究例光耀(所,京100101)王成(院,京210097)要以北京順義區(qū)32通道成像光譜數(shù)據(jù)為例從數(shù)據(jù)的統(tǒng)計參數(shù)入手,分別從數(shù)據(jù)的方差動態(tài)范圍相關性直方圖等方面分析研究噪聲及特點在此基礎上提出局部鄰域自動噪聲查找與消除算法。關鍵詞成像光譜數(shù)據(jù)噪聲消除中圖分類號 97文獻標識碼A據(jù)為壞數(shù)據(jù),所以實際可用的波段為25個(表1)。言1表1北京順義區(qū)成像光譜數(shù)據(jù)波段范圍andaefyiaggcroeraa由于受遙感平臺傳感器性能不穩(wěn)定的影響,以其它一些不確定因素的干擾,原始遙感數(shù)據(jù)往往存在各種噪聲噪聲是影響遙感圖像質(zhì)量的重要因素之一噪聲分析和消除是圖像預處理中不可缺少的重要一環(huán),噪聲的存在會降低圖像的質(zhì)量,抑制有用的信息,影響信息提取的精度,有時甚至會導致完錯誤的結(jié)論因此,必須對原始圖像的噪聲進行分析研究,并在此基礎上有針對性地予以消除。與常規(guī)遙感數(shù)據(jù)一樣,成像光譜數(shù)據(jù)也存在各種噪聲由于成像光譜儀是將成像技術與光譜技術機結(jié)合而成的非常復雜的系統(tǒng),在信號中引入噪聲的因素更多本文以北京順義區(qū)成像光譜數(shù)據(jù)為例,探討成像光譜數(shù)據(jù)的噪聲分析與消除方法。a.1圍)圍)段段0.44～0.460.46～0.480.52～0.540.54～0.560.56～0.580.58～0.600.62～0.640.64～0.660.66～0.680.68～0.700.70～0.720.94～0.960.96～0.980.98～1.001.00～1.021.53～1.561.56～1.591.59～1.621.62～1.651.65～1.681.68～1.712.04～2.072.07～2.102.10～2.132.13～2.162.16～2.192.19～2.222.22～2.252.31～2.342.34～2.37123456789101112131415171819202122232425262728293031 16 1.02～1.04 32 2.37～2.40 據(jù)2析3研究中所使用的數(shù)據(jù)為北京順義區(qū)32通道成像光譜數(shù)據(jù),成像時間1998年4月24日,光譜范圍0.44～2.4m,其可見光近紅外波段的光譜分辨為20nm短波紅外波段的光譜分辨率為30nm。由于通道1917222325和32這七個通道的數(shù)要想有效地去除噪聲,首先必須設法發(fā)現(xiàn)噪聲,析其特點通常,圖像上的噪聲與其它正常的像元點的光譜存在明顯的差異下面從光譜的統(tǒng)計參介:光,1960年3生,博士,副研究員自1987年以來從事遙感與地理信息系統(tǒng)應用研究,1997至2000究文20篇。期:2000-06-22;期:2000-11-06Ξ10干旱區(qū)地理24卷特性入手,從不同的方面對北京順義區(qū)成像光譜數(shù)據(jù)進行噪聲光10干旱區(qū)地理24卷特性入手,從不同的方面對北京順義區(qū)成像光譜數(shù)據(jù)進行噪聲光異常的分析。3.1均方差異常表2為北京順義區(qū)成像光譜原始圖像統(tǒng)計參數(shù),從圖像各通道均方差值大小看,絕大多數(shù)通道的均方差為30～83,而通道18192021四個通道的方差卻高達幾百甚至幾千,其像元亮度的最大值和動態(tài)范圍接近或達到16it數(shù)據(jù)的飽和值65535,是因為這些具有極高亮度值的像元的特殊作用,使得數(shù)據(jù)的均方差猛增顯然這四個通道里的高亮像元數(shù)量不少,否則不會對整個通道均方差產(chǎn)生此之大的影響(圖1)因此,圖1更加形象地顯出這一光譜異常,從通道2至通道16,各通道的均方差值變化幅度較小(30～80),曲線平緩,但從通道18開始均方差值突然增大,曲線陡然上升,在通道19達到最大值,然后開始迅速下降,從通道24開始,曲線又趨于平緩。圖1原始數(shù)據(jù)均方差與通道的關系ig.1latonetweneiatonfrawataandcanls表2北京順義區(qū)成像光譜原始圖像統(tǒng)計參數(shù)a.2attalaaersfaw agngcroeraa 3.2數(shù)據(jù)相關異常道18～21的光譜范圍位于短波紅外區(qū),但從原始數(shù)據(jù)的相關系數(shù)矩陣(表3)可發(fā)現(xiàn)兩點異常,是按正常情況這4個相鄰的波段的相關性應比較強它們之間的相關系數(shù)應該比較大,但從表3看卻很小,平均只有0.26;二是這4個波段與同在短波紅外區(qū)的通道24～31的相關性也很弱,尤其是通道19～21它們與通道24～31的平均相關系數(shù)只有0.1,為負相關表面上看,這似乎意味著18～21這4通道的獨立性很強,它們相互之間,以及它們同其所有通道的相關性都比較弱或很弱實際上,這假象是這幾個通道里含有大量特殊的噪聲造成的可見,噪聲的影響,有時可達到以假亂真的地步。3.3直方圖異常以通道19為例,從直方圖上分析噪聲情況。般情況下,圖像的灰度值呈近似的正態(tài)分布由受到灰度值很大頻率很小的噪聲的影響,通道19的直方圖曲線被擠壓成很窄的形狀,有效信息受到抑制(圖2.(a))。道值值值圍差23456781011121314151618192021242627282930354.76455.62406.65403.07498.17390.47369.14395.39293.95382.40464.83568.89505.22453.37604.28481.55358.26439.28474.09320.85458.25483.15579.50555.83198319281277355248235217177198253294261253200017413112237332151685961802847945820791839577562669813741647655176553565535655339987828358478948744876425215705905725566224003644165194803946551565535655356553382476972361056272330.6548.5340.9147.9553.6457.9256.7663.2431.9049.8156.9379.8771.1655.11240.763173.551380.101011.7883.0474.2671.5564.4857.1562.5531 324.99 82 704 622 67.13 ?1994-2013ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.1期姜小光等:成像光譜圖像的噪聲分析與消除方法研究11期姜小光等:成像光譜圖像的噪聲分析與消除方法研究11?1994-2013ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.12干旱區(qū)地理24卷圖2通道19的直方圖去噪聲之前;()去噪聲之后(a)ig.2iogramfcan12干旱區(qū)地理24卷圖2通道19的直方圖去噪聲之前;()去噪聲之后(a)ig.2iogramfcanl19(a)oreoiereol; ()fteroiereol3.4 噪聲類型及特點過對直方圖上各灰度級分布特點的具體分析可建立算法提取噪聲,并將噪聲圖像與無噪聲圖像迭加,分析噪聲的特點及分布規(guī)律經(jīng)分析,圖像的噪聲主要有2類,一類為常見的點狀噪聲點狀,零星分布,其亮度值大小變化很大,但以高亮度值主,這類噪音在各個通道都不同程度地存在;另一為條塊狀,與掃描線方向一致,其亮度接近或等于像的飽和值,分布于河流養(yǎng)魚池及濕地等暗色物上,這類噪聲非常特殊,亮度高且連片分布,僅在通道18～21四個波段中出現(xiàn)。除4了既能有效地消除噪聲,又要保證原始數(shù)據(jù)無噪聲圖像信息盡可能不受損失,采用如下方法行噪聲消除對點狀零星分布的噪聲,用中值濾的方法去除,這樣可以減少濾波過程中高亮度的聲對周圍非噪聲像元的影響條塊狀噪聲比較特殊主要表現(xiàn)為連續(xù)分布且面積大,用常規(guī)方法很難理有效地消除考慮到這種噪聲分布于質(zhì)地均勻亮度值變化很小的暗色物體背景上,所以通過編程采用局部平均值法進行噪聲消除具體做法是據(jù)這類噪聲的值域建立噪聲查找算法,在圖像上行的方向搜索,當搜索到滿足條件的噪聲后,用其域內(nèi)一定大小(如55的矩陣)亮度均勻的非噪點的均值代換原噪聲點的值,邊搜索的邊賦值,直完成噪聲消除這種方法的優(yōu)點是,它僅對有噪的局部區(qū)域進行處理,并不對全部圖像進行任何算,因此既很好地消除了噪聲,又能使原圖像得到整的保真通過噪聲消除前后圖像的對比(圖3),從圖像上看,效果是比較理想的通過對比噪聲除前后圖像的統(tǒng)計參數(shù)直方圖和相關系數(shù)的變化(表243,5,圖23的(a)()),可從不同的方面楚地看出噪聲去除前后的情況及效果噪聲的分析和消除過程見圖4。表4北京順義區(qū)成像光譜數(shù)據(jù)噪聲消除后部分通道的統(tǒng)計參數(shù)a.4attalaaersfartalalsfroeeal道值差值值圍18603.538161.044151391137619325.823132.477797897120328.21697.615279379121422.929113.4876967961?1994-2013ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.1期姜小光等:成像光譜圖像的噪聲分析與消除方法研究13表5消除噪聲后部分通道的相關系數(shù)矩陣a.5arxfcatncffc1期姜小光等:成像光譜圖像的噪聲分析與消除方法研究13表5消除噪聲后部分通道的相關系數(shù)矩陣a.5arxfcatncffcntfartalcalsfrnoeeal道1819202124262728293031181920212426272829301.000.930.930.930.850.860.880.850.890.781.000.940.930.820.830.850.840.850.721.000.980.770.810.820.800.830.761.000.750.780.800.770.810.781.000.920.930.900.910.681.000.910.880.910.701.000.900.920.721.000.910.681.000.721.00 31 0.83 0.83 0.78 0.75 0.89 0.87 0.90 0.96 0.89 0.66 1.00 圖3成像光譜圖像噪聲消除前后比較 (a)去噪聲之前;()去噪聲之后(a)oreoiereol;()fteroiereolig.3opaionfiesetwenoreandfteroiereol圖4噪聲分析與消除流程圖ig.4owcartfoieayisandreol?1994-2013ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.14干旱區(qū)地理24卷噪聲的因素很多,對圖像質(zhì)量影14干旱區(qū)地理24卷噪聲的因素很多,對圖像質(zhì)量影響很大,因此這方的研究非常重本文針對順義區(qū)成像光譜數(shù)據(jù)的聲處理做了一點初步探討,希望能起到拋磚引玉作用,引起同行對有關研究的重視,開展更深入更系統(tǒng)的研究,推動成像光譜遙感理論與應用的發(fā)展。語5噪比是衡量遙感數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要指標,信號強噪聲越弱,則圖像質(zhì)量越好遙感圖像噪聲的析與去除是遙感圖像預處理不可缺少的一環(huán),對有效地應用成像光譜數(shù)據(jù)具有重要的意義本文遙感數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性入手,分析了北京順義區(qū)成光譜圖像的噪聲及特點,并在此基礎上采用有針對性的方法進行噪聲消除,取得了較好的效果。應該指出,成像光譜儀是個非常復雜的系統(tǒng),引參 考 文 獻1〕alJurran.tiatonfigtoie:ANewPoedureppiedtoAVIRISatJ.IEEETranctonsonoctieeandeoteening.1989,27(5).OSEALYSSADLMIAONORMAINGSPCTOMERDAAJANGigangANGChano(LARSIS,IstitutefRemteSesingApplicatios,AS,Bijing100101)ANGCeng(IstitutefographySiene,NanjingNormalUnivesity,Nanjing,210097)actoieiiatonisoefteiortanttpiniaeprpoesing.Tispper,taingteiaingp2toeteratafShui,Bingasaneaple,elswithtereearchonoieayisandiiaton.tati2tiletod,omiedwithiepoesingtchiqe,isuedtoaleteeiteeandfeaturefoie.TerearetotpesfoieiniaingpctoeteriaefShuni.Oetpetaesteformfpcleswicheitinltechanlsatranom.Teotertpetaesteformftrpswichitributeinarko2jctsschasrierandond.Terearefferenttpesoieinreoteenigiaerywichifleeteq2tyfiaeongteaningirctonandppearolyinchanl18,19,20and21.Teoieisiiatedyfferentetodsorigtotefeaturefoies.Te