基于灰度歸一化的HJ－1A星HSI圖像條帶噪聲去除方法

蘭穹穹，張立福，吳太夏

(1.中國(guó)科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所遙感科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100101;2.中國(guó)科學(xué)院研究生院，北京 100049)

基于灰度歸一化的HJ－1A星HSI圖像條帶噪聲去除方法

蘭穹穹1，2，張立福1，吳太夏1

(1.中國(guó)科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所遙感科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100101;2.中國(guó)科學(xué)院研究生院，北京 100049)

針對(duì)HJ－1A星HSI圖像上的條帶噪聲，在分析傳統(tǒng)條帶噪聲去除方法的基礎(chǔ)上，提出了一種新的基于灰度歸一化去除條帶噪聲的方法。首先，設(shè)計(jì)孤立點(diǎn)檢測(cè)窗口，將隨機(jī)斑點(diǎn)噪聲與條帶噪聲分離;然后，利用灰度歸一化方法建立圖像各列像元灰度級(jí)與基準(zhǔn)列像元灰度級(jí)對(duì)應(yīng)的查找表，根據(jù)查找表對(duì)HSI圖像條帶噪聲進(jìn)行消除。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在很好地保留圖像光譜信息的情況下，能夠有效地消除圖像條帶噪聲和隨機(jī)斑點(diǎn)噪聲。

成像光譜儀;遙感圖像;條帶噪聲;灰度歸一化

0 引言

環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)小衛(wèi)星星座的A星(HJ－1A)于2008年9月6日在太原衛(wèi)星發(fā)射中心成功發(fā)射，其上搭載有我國(guó)第一臺(tái)星載高光譜傳感器HSI。受到各種因素的影響，HSI在獲取數(shù)據(jù)時(shí)往往會(huì)在圖像上產(chǎn)生一定的噪聲［1］。條帶噪聲是其最主要的噪聲成分，它是由于傳感器響應(yīng)不均勻而造成的原始數(shù)據(jù)在一定方向上出現(xiàn)的灰度值連續(xù)偏高或偏低［2－4］現(xiàn)象。由于條帶噪聲的存在，嚴(yán)重影響了高光譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量，因此，去除條帶噪聲的是高光譜圖像預(yù)處理工作中不可缺少的環(huán)節(jié)。

常見的條帶噪聲去除技術(shù)主要有基于頻率域的低通濾波技術(shù)和基于圖像空間域的灰度變換技術(shù)2種。基于這2種技術(shù)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者做了大量的條帶噪聲去除方法研究。Horn［5］和 Kautsky［6］提出了直方圖匹配法，這種方法雖然能夠起到去除條帶噪聲的作用，但也有一定的局限性，不適用于地表環(huán)境復(fù)雜圖像的條帶噪聲去除，而且只適用于在幾何糾正前進(jìn)行;Gadallah［7］等提出了矩匹配方法，該方法顯然比直方圖匹配法去噪效果好，但卻改變了圖像行或列上的均值分布，使圖像灰度產(chǎn)生一定的畸變，處理后的圖像出現(xiàn)了亮暗交替的現(xiàn)象;劉正軍等［8］對(duì)矩匹配方法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了改進(jìn)矩匹配方法，收到了較好的效果;石光明等提出了一種基于方向性濾波器的圖像孤立條帶噪聲消除方法［2］;Weinreb等人提出了利用經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)匹配的條帶處理方法［9］，朱小祥等利用該方法對(duì)神舟三號(hào)成像光譜儀圖像條帶進(jìn)行了有效處理［10］。

本文提出的基于灰度歸一化的條帶噪聲去除方法，首先將圖像的隨機(jī)斑點(diǎn)噪聲分離，然后分別對(duì)隨機(jī)斑點(diǎn)噪聲和條帶噪聲進(jìn)行去除。實(shí)驗(yàn)證明，該方法對(duì)HJ－1A星HSI圖像的條帶噪聲去除是非常有效的。

1 研究方法

理想情況下，當(dāng)進(jìn)入傳感器的地物輻射強(qiáng)度相同時(shí)，傳感器對(duì)應(yīng)輸出圖像的DN值也應(yīng)該是相同的。然而，受成像光譜儀復(fù)雜的成像過程以及傳感器光學(xué)敏感元件響應(yīng)偏差的影響，傳感器輸出圖像上常有交替出現(xiàn)的亮暗條紋，即條帶噪聲。

假設(shè)圖像上條帶噪聲呈周期分布(周期為k)且地面觀測(cè)范圍較大，地物種類分布較均一，那么在各周期列內(nèi)，第 i，i+k，…，i+nk 列與第 j，j+k，…，j+nk列應(yīng)該具有相同的輻射級(jí)動(dòng)態(tài)分布范圍，即

式中:P表示輻射級(jí)動(dòng)態(tài)分布;i≥1，j≤k;n為條帶周期數(shù)。

選擇一個(gè)信噪比較高、輻射級(jí)動(dòng)態(tài)范圍大的周期列系列(i，i+k，…，i+nk列)作為基準(zhǔn)列，將其輻射灰度歸一化為n級(jí)，則

式中:DN(x，y)為原始圖像坐標(biāo)(x，y)的灰度值;DNm為灰度歸一化后對(duì)應(yīng)的灰度級(jí)(m=1，2，…，n)。

當(dāng)把其他周期列序列的輻射值同樣歸一化為n級(jí)時(shí)，同一個(gè)灰度級(jí)對(duì)應(yīng)的不同周期列序列的像元灰度值應(yīng)該相等，即

式中:DN(x1，y1)為基準(zhǔn)周期列序列內(nèi)某像元的灰度值;DN(x2，y2)為其他周期列序列內(nèi)對(duì)應(yīng)的像元灰度值。這樣，DN(x1，y1)與 DN(x2，y2)是一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。根據(jù)式(3)即可生成每一個(gè)周期列序列與基準(zhǔn)列序列對(duì)應(yīng)灰度值的查找表。

圖1揭示了基準(zhǔn)周期列序列灰度與其他周期列序列灰度之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。為了復(fù)原(x2，y2)坐標(biāo)處像元的真實(shí)灰度值，首先根據(jù)(x2，y2)處像元的灰度值在查找表中找到對(duì)應(yīng)的歸一化灰度級(jí)，然后根據(jù)歸一化灰度級(jí)找出對(duì)應(yīng)基準(zhǔn)列序列中對(duì)應(yīng)的灰度值，該基準(zhǔn)列序列中對(duì)應(yīng)的灰度值即為(x2，y2)處像元復(fù)原后的灰度值。

圖1 查找表生成示意圖Fig.1 Schematic diagram of look － up table generation

2 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

HJ－1A星HSI圖像的條帶噪聲呈明顯的周期性列方向分布，如圖2所示。

圖2 HSI Band5(左)和Band10(右)原始圖像Fig.2 The original images of Band5(left)and Band10(right)of HSI data

由于高光譜圖像上的噪聲隨著波段變化非常復(fù)雜，因此在研究如何將其消除的過程中，必須采用自適應(yīng)的方法對(duì)每個(gè)波段的噪聲特性進(jìn)行分析。本文分析了HSI前20個(gè)波段圖像的特點(diǎn)，認(rèn)為這些波段圖像上同時(shí)具有隨機(jī)斑點(diǎn)噪聲和條帶噪聲。在計(jì)算中，首先要將隨機(jī)斑點(diǎn)噪聲分離出來(lái)，使其不參與計(jì)算;然后根據(jù)圖像條帶噪聲的周期特性建立每一波段、每一周期列序列的歸一化查找表，根據(jù)查找表得到復(fù)原后的灰度值;最后，對(duì)具有斑點(diǎn)噪聲的圖像位置進(jìn)行線性插值處理，得到復(fù)原后噪聲處的DN值。整個(gè)處理過程基于遙感圖像處理軟件ENVI和交互式數(shù)據(jù)語(yǔ)言IDL實(shí)現(xiàn)，處理流程如圖3所示。

圖3 本文方法流程Fig.3 Flow chart of the destriping method in this paper

以Band10圖像為例，具體去噪步驟如下:

1)輻亮度轉(zhuǎn)換。HSI是以16位有符號(hào)的整形數(shù)據(jù)記錄的，在產(chǎn)品的生產(chǎn)過程中，人為地把輻亮度擴(kuò)大了100倍，為此要把原始波段數(shù)據(jù)除以100。

2)圖像旋轉(zhuǎn)。圖像旋轉(zhuǎn)采用文獻(xiàn)［11］所述的方法實(shí)現(xiàn);分析計(jì)算旋轉(zhuǎn)后圖像條帶噪聲分布周期為21個(gè)像素。

3)斑點(diǎn)與條帶噪聲分離。如圖4所示，設(shè)計(jì)一個(gè)3像元×3像元的隨機(jī)噪聲檢測(cè)窗口，對(duì)圖像做掩模處理;結(jié)合圖像的信噪比和方差，確定窗口中心濾波閾值;檢測(cè)隨機(jī)斑點(diǎn)噪聲，并將其與圖像條帶噪聲分離，使其不參與計(jì)算。

4)分析計(jì)算前20個(gè)波段條帶噪聲的周期，并根據(jù)式(1)統(tǒng)計(jì)分析出一個(gè)波段內(nèi)每一個(gè)周期列序列的原始圖像DN值分布范圍;選擇一個(gè)信噪比較高、輻射級(jí)動(dòng)態(tài)范圍大的周期列序列作為基準(zhǔn)周期列序列。

5)壓縮圖像灰度級(jí)，把各周期列序列的灰度值歸一化為64級(jí);選擇第2個(gè)周期列序列為基準(zhǔn)列序列，同時(shí)建立各周期列序列對(duì)應(yīng)基準(zhǔn)列的查找表。圖5是Band10圖像灰度歸一化結(jié)果。

6)利用上一步建立的查找表，把各周期列序列的DN值校正到基準(zhǔn)周期列序列上，并采用鄰域線性插值法得到隨機(jī)噪聲處的像元復(fù)原值，最終實(shí)現(xiàn)圖像噪聲消除的目的。

圖4 隨機(jī)噪聲檢測(cè)窗口(左)與Band10被檢測(cè)出的隨機(jī)噪聲(右)Fig.4 Filter window to detect the random noise(left)and detected random noise of Band 10(right)

圖5 Band10圖像灰度歸一化結(jié)果Fig.5 Normalization results of Band10 image

圖6是幾種條帶噪聲去除方法的效果。

圖6 噪音去除方法效果對(duì)比(Band 10)Fig.6 Comparion of destriping methods(Band 10)

從圖6可以看出，與傳統(tǒng)改進(jìn)的矩匹配方法和低通濾波方法相比，本文方法消除了隨機(jī)斑點(diǎn)噪聲和條帶噪聲的干擾，圖像質(zhì)量有了明顯的提高。圖7展示了利用本文方法對(duì)其他一些波段圖像的條帶噪聲去除效果。

圖7 HSI原始圖像及其去噪處理結(jié)果Fig.7 Destriping results of HSI original images

3 結(jié)果評(píng)價(jià)

采用圖像均值、方差、列方差均值、信噪比及信息熵5個(gè)指標(biāo)定性評(píng)價(jià)噪聲去除結(jié)果。把原始圖像與經(jīng)本文方法、低通濾波方法和傳統(tǒng)改進(jìn)的矩匹配算法噪聲去除結(jié)果圖像進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表1所示。

表1 噪聲去除統(tǒng)計(jì)結(jié)果Tab.1 Statistical results of destriping methods

可以看出，本文方法較其他方法很好地保留了圖像的灰度均值和列方差均值，這說(shuō)明該方法能夠保留原圖像的光譜信息和圖像的紋理細(xì)節(jié)信息。圖像整體方差、信噪比較低通濾波法有所下降是由于隨機(jī)噪聲和條帶噪聲消除的原因，并不代表圖像真實(shí)信息量的下降。圖像的信息熵與矩匹配方法接近，且大于低通濾波法的信息量，說(shuō)明本文方法在去除噪音的同時(shí)，很好地保留了圖像真實(shí)信息。圖8是Band10圖像列均值統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

圖8 Band10圖像列均值剖面線Fig.8 Profile line of the mean value of the samples of Band 10

由圖8可以看出，與低通濾波和改進(jìn)的矩匹配方法相比，應(yīng)用本文方法處理后的列均值剖面線更接近原始圖像列均值剖面線，具有較好的噪聲消除效果。

4 結(jié)論

本文基于HJ－1A星HSI數(shù)據(jù)特點(diǎn)，提出了一種基于圖像灰度歸一化的條帶噪聲消除方法。從處理結(jié)果和評(píng)價(jià)參數(shù)可以看出，該方法有以下特點(diǎn):

1)與傳統(tǒng)的條帶噪聲去除方法相比，該方法能夠很好地消除圖像的隨機(jī)斑點(diǎn)噪聲和周期條帶噪聲，并且能夠保證圖像的光譜輻射信息和紋理信息。

2)灰度歸一化方法是一種基于灰度值轉(zhuǎn)換映射的方法，在處理時(shí)只需要根據(jù)查找表找到與待復(fù)原像元相對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)列的灰度值即可，因此該方法操作簡(jiǎn)單，同時(shí)，處理后的圖像和原始圖像灰度值之間可以互相轉(zhuǎn)換，方便得到原始圖像的特征。

3)通過對(duì)不同時(shí)相、不同軌道的HJ－1A星HSI數(shù)據(jù)處理研究結(jié)果表明，該方法能很好地去除HJ－1A星HSI圖像上的噪聲。

需要說(shuō)明的是，該方法對(duì)條帶噪聲呈周期性分布且地物種類分布均一的圖像去噪效果較好，而對(duì)于含有孤立條帶噪聲、地物類型分布差異較大的圖像來(lái)說(shuō)，去噪效果并不理想，并且只適合于幾何糾正前的圖像去噪。

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A Method to Destripe HJ－1A HSI Data Based on Nomalized Grey Level

LAN Qiong － qiong1，2，ZHANG Li－ fu1，WU Tai－ xia1
(1.The State Key Laboratory of Remote Sensing Sciences，Institute of Remote Sensing Application，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100101，China;2.Graduate University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China)

The first national self－developed Hyper－Spectral Imaging(HSI)sensor was aboard on HJ－1A satellite which was launched on March 30，2009 successfully.The HSI data quality was influenced by the stripe noise in the first 20 spectral bands severely.It is an urgent need to study the method to destripe the HSI data.In this paper，a new destriping method was developed based on an analysis of the main causes and characteristics of the stripe noise in the hyperspectral images.The method firstly devised a filter window to separate the random noise and stripe noise.Secondly，a look－up table between the gray level of each column and that of the standard column was calculated to destripe the stripe noise of the HSI data.The results indicate that this method can remove the stripe noise and random noise effectively and at the same time keep the spectral radiation information properly.

spectrometer;remote sensing image;stripe noise;normalized grey level

TP 75

A

1001－070X(2012)02－0045－05

2011－07－20;

2011－08－31

國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(編號(hào):2010CB434801)和國(guó)土資源部公益專項(xiàng)課題(編號(hào):201011019－07)共同資助。

10.6046/gtzyyg.2012.02.09

蘭穹穹(1987－)，男，碩士研究生，研究方向?yàn)楦吖庾V遙感。E－mail:lanqiongqiong09@163.com。

張立福(1967－)，男，中國(guó)科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所研究員，主要從事高光譜遙感理論及應(yīng)用研究。E－mail:zhanglf@irsa.ac.cn。

(責(zé)任編輯:刁淑娟)