傅 鵬,孫權(quán)森,紀(jì)則軒,陳 強(qiáng)
南京理工大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇 南京 210094
遙感衛(wèi)星成像是對(duì)地觀測的重要手段之一,隨著遙感定量化應(yīng)用水平不斷提高,對(duì)遙感器成像質(zhì)量的要求也越來越高[1]。然而在遙感器成像的過程中,不可避免的受到各種隨機(jī)因素的干擾,具體表現(xiàn)為各種類型的噪聲,引起圖像質(zhì)量下降[2]。通過計(jì)算各個(gè)子系統(tǒng)的噪聲來評(píng)估整個(gè)遙感成像系統(tǒng)的噪聲較難實(shí)現(xiàn),因此可以采用一種簡單的數(shù)值模型來描述在軌遙感器獲取圖像的噪聲,進(jìn)而通過對(duì)圖像中噪聲的評(píng)估來確定成像系統(tǒng)的噪聲水平[3]。
遙感圖像中的噪聲主要是加性噪聲[4],噪聲模型可用公式(1)表示
式中,x(i,j)、y(i,j)和w(i,j)分別為坐標(biāo)(i,j)對(duì)應(yīng)的原始圖像信號(hào)值、包含噪聲的圖像值和獨(dú)立于原始信號(hào)x的噪聲值,其中圖像噪聲通常采用零均值的加性高斯白噪聲進(jìn)行模擬。準(zhǔn)確地估計(jì)遙感圖像的噪聲水平,可以為后續(xù)數(shù)據(jù)處理算法提供先驗(yàn)參數(shù),還可以對(duì)傳感器的性能進(jìn)行檢驗(yàn)[5]。
在實(shí)際應(yīng)用中,同等水平的噪聲對(duì)不同信號(hào)強(qiáng)度的圖像質(zhì)量影響不同,一般對(duì)弱信號(hào)圖像的影響強(qiáng)于強(qiáng)信號(hào)圖像,所以估計(jì)遙感圖像信噪比是十分必要的[6]。同時(shí),信噪比反映了遙感成像系統(tǒng)的輻射性能,是評(píng)價(jià)成像系統(tǒng)輻射性能的重要指標(biāo)。文獻(xiàn)[7]給出了圖像信噪比的不同定義方式和評(píng)價(jià)方法。特別的,在計(jì)算遙感圖像的信噪比時(shí),通常采用式(2)進(jìn)行計(jì)算
式中,Imean為圖像的灰度均值;σI為噪聲標(biāo)準(zhǔn)差,信噪比單位為分貝(db)。
近年來,國內(nèi)外學(xué)者對(duì)遙感圖像的噪聲評(píng)估進(jìn)行了深入的研究,提出了多種噪聲評(píng)估的方法[3,8-16]。其中,文 獻(xiàn) [9]提 出 的 局 部 標(biāo) 準(zhǔn) 差 法(local standard deviation,LSD)被廣泛應(yīng)用于單波段和多光譜的遙感圖像噪聲評(píng)估。該方法采用對(duì)遙感圖像進(jìn)行分塊的思想評(píng)估圖像噪聲。局部標(biāo)準(zhǔn)差法計(jì)算精度和自動(dòng)化程度相對(duì)較高,對(duì)較為均勻的地表區(qū)域計(jì)算結(jié)果較好。但當(dāng)遙感圖像中地物覆蓋比較復(fù)雜時(shí),圖像中存在很多不均勻小圖像塊,容易導(dǎo)致噪聲評(píng)估結(jié)果出現(xiàn)異常。
目前已有的圖像信噪比評(píng)估方法中,多數(shù)算法將整個(gè)圖像像素灰度值的均值作為信號(hào)的表征,針對(duì)遙感圖像進(jìn)行信噪比評(píng)估,而忽略了不同遙感圖像之間信噪比的比較。在實(shí)際應(yīng)用中,不同衛(wèi)星遙感器成像系統(tǒng)所獲取的圖像信噪比的比較、以及相同遙感器不同時(shí)期獲取的圖像信噪比的比較是十分重要的。通過對(duì)圖像信噪比的比較,可以對(duì)比不同遙感器的輻射性能,或者分析同一衛(wèi)星遙感器在軌運(yùn)行一段時(shí)間后輻射性能的衰退情況。
文獻(xiàn)[17]提出了一種可用于不同遙感圖像之間信噪比比較的度量準(zhǔn)則。該方法通過定義“標(biāo)準(zhǔn)”輻亮度值,將“標(biāo)準(zhǔn)”輻亮度值對(duì)應(yīng)的信噪比進(jìn)行比較,本文中稱之為“標(biāo)準(zhǔn)值比較法”。該準(zhǔn)則在一定程度上實(shí)現(xiàn)了不同遙感圖像之間信噪比的比較,但“標(biāo)準(zhǔn)”輻亮度值的選取對(duì)于試驗(yàn)結(jié)果有著重要的影響,如何確定“標(biāo)準(zhǔn)”值是一個(gè)難點(diǎn)。另一方面,該算法需要在遙感圖像中手動(dòng)選擇勻值區(qū)域,并要求各個(gè)勻值區(qū)域具有不同的“亮”、“暗”程度,這在實(shí)際操作中較難實(shí)現(xiàn),且不同勻值區(qū)域的選擇也可能導(dǎo)致最終結(jié)果的不同。
針對(duì)上述問題,本文提出一種全自動(dòng)的遙感圖像信噪比評(píng)估和度量準(zhǔn)則,用以評(píng)估和比較不同遙感圖像的信噪比,并分別采用計(jì)算機(jī)模擬圖像與真實(shí)遙感圖像進(jìn)行了試驗(yàn),同時(shí)與標(biāo)準(zhǔn)值比較法進(jìn)行了對(duì)比分析,以驗(yàn)證本文提出的信噪比評(píng)估和度量準(zhǔn)則的準(zhǔn)確可靠性。
本文提出的遙感圖像信噪比評(píng)估和度量準(zhǔn)則分為3個(gè)主要步驟:遙感圖像中勻值圖像塊的選取、入瞳輻亮度比較范圍的確定以及圖像信噪比評(píng)估和比較,具體流程圖如圖1所示。
對(duì)于一幅大小為m×n的遙感圖像,首先將其劃分為若干個(gè)小圖像塊。在遙感圖像信噪比的評(píng)估算法中,圖像的邊緣和紋理信息對(duì)計(jì)算結(jié)果的影響較大[1]。分析地物光譜特征可知,同種地物具有相同或相似的光譜特征,在同一波段的遙感圖像中就具有相同或相似的灰度值。而圖像中的邊緣為相鄰兩種地物的分界線,包含邊緣的小圖像塊可能包含不同的地物,不能用于噪聲評(píng)估[18]。本文基于邊緣提取方法,選取不包含邊緣信息的勻值圖像塊,并以此評(píng)估整個(gè)圖像的信噪比,進(jìn)一步提升評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性。目前存在不少算法能夠應(yīng)用于圖像中邊緣的提?。?9-20],但精確的提取方法通常計(jì)算量較大,而能夠快速實(shí)現(xiàn)的方法往往需要手動(dòng)輔助提取或者提取結(jié)果精度不夠。本文改進(jìn)了文獻(xiàn)[21]算法進(jìn)行勻值圖像塊的選取。首先利用一組八方向的二階濾波窗口對(duì)圖像進(jìn)行濾波,濾波算子如圖2所示,濾波窗口大小為3×3。
圖1 本文算法流程圖Fig.1 Flow chart of our method
圖2 勻值圖像塊選取濾波窗口Fig.2 Data masks for homogeneity detection
依次使用圖2中的8個(gè)濾波窗口對(duì)遙感圖像進(jìn)行濾波。對(duì)于圖像中任一像素點(diǎn)y(i,j)(1≤i≤m,1≤j≤n),假設(shè)其原始灰度值為DN(i,j),經(jīng)過濾波窗口Maskk(1≤k≤8)濾波后對(duì)應(yīng)的像素值為DNk(i,j)。依次經(jīng)過8個(gè)濾波窗口后該點(diǎn)處像素值DNnew(i,j)為各個(gè)濾波窗口濾波后數(shù)值的絕對(duì)值之和,根據(jù)式(3)進(jìn)行計(jì)算
如果圖像在以像素點(diǎn)y(i,j)為中心的3×3的鄰域?yàn)槠交瑓^(qū)域,則經(jīng)過圖2中8個(gè)方向的濾波窗口濾波之后,理論上該點(diǎn)處的像素值DNnew(i,j)應(yīng)該為0。然而在真實(shí)的遙感圖像中,由于噪聲的存在,即使該鄰域內(nèi)不存在邊緣,DNnew(i,j)一般也不會(huì)為0,只是其值相對(duì)較??;如果該鄰域內(nèi)存在邊緣,經(jīng)過濾波以后得到的DNnew(i,j)值則相對(duì)較大。因此,在得到遙感圖像中每個(gè)像素點(diǎn)經(jīng)過了八方向?yàn)V波的DNnew值后,通過文獻(xiàn)[22]的閾值選取算法確定一個(gè)最佳閾值,利用該閾值將全部DNnew值劃分為兩類。其中DNnew值大于此閾值的像素點(diǎn)被判定為邊緣,將該點(diǎn)的像素值設(shè)置為255;反之,DNnew值小于或等于此閾值的像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的區(qū)域被認(rèn)為是平滑區(qū)域,將該點(diǎn)的像素值設(shè)置為0。由此,得到一幅二值圖像,白色像素點(diǎn)表示初步提取出的邊緣點(diǎn)。
試驗(yàn)中發(fā)現(xiàn),當(dāng)圖像噪聲比較嚴(yán)重時(shí),采用上述濾波算法后部分噪聲點(diǎn)可能被誤認(rèn)為邊緣,這將影響最終試驗(yàn)結(jié)果??紤]到噪聲往往是獨(dú)立隨機(jī)分布,而圖像邊緣通常是連續(xù)的,通過以下假設(shè)對(duì)二者進(jìn)行區(qū)分:對(duì)圖像邊緣初提取的二值圖像進(jìn)行遍歷,對(duì)于白色像素點(diǎn)(邊緣點(diǎn)),在以該點(diǎn)為中心的3×3的鄰域內(nèi),若不存在其他白色像素點(diǎn),則認(rèn)為該點(diǎn)是噪聲;反之確定其為邊緣。最終,若劃分的圖像塊內(nèi)不存在白色像素點(diǎn),則判定為勻值圖像塊。對(duì)所有的圖像塊進(jìn)行遍歷,并精確提取出勻值圖像塊。
自然界中不同類型的地物由于化學(xué)組分、物質(zhì)結(jié)構(gòu)的差異,具有反射或輻射不同波長電磁波的特性[23]。遙感成像系統(tǒng)的成像過程實(shí)際上是景物反射的太陽輻射和自身輻射的電磁波經(jīng)過大氣和光學(xué)系統(tǒng)作用后到達(dá)傳感器并被接受。對(duì)不同遙感圖像進(jìn)行信噪比的比較需要將圖像上像素點(diǎn)的灰度值轉(zhuǎn)換為遙感器成像時(shí)的入瞳輻亮度,對(duì)應(yīng)到相同入瞳輻亮度的條件下才能進(jìn)行比較,其結(jié)果才能反映出遙感器輻射性能的好壞。通過輻射定標(biāo)系數(shù)可以將圖像灰度值DN轉(zhuǎn)換為入瞳輻亮度L。L的單位為 W·m-2·sr-1·μm-1,L可以通過式(4)進(jìn)行計(jì)算
式中,a為絕對(duì)定標(biāo)系數(shù)增益;L0為偏移量。這兩個(gè)參數(shù)都需要通過絕對(duì)輻射定標(biāo)得到,其值可以從遙感數(shù)據(jù)的頭文件中獲取。
需要指出的是,采用本文提出的信噪比度量準(zhǔn)則對(duì)不同遙感圖像的信噪比進(jìn)行比較時(shí),需要兩幅待比較圖像中勻值圖像塊的輻亮度區(qū)間存在重疊部分,否則算法無法進(jìn)行有效的比較。幸運(yùn)的是,在實(shí)際中大多數(shù)情況能滿足此要求。
將輻亮度區(qū)間等間隔劃分為P個(gè)小區(qū)間,本文中所有試驗(yàn)統(tǒng)一設(shè)定P=20。對(duì)于待比較的兩幅遙感圖像,統(tǒng)計(jì)對(duì)應(yīng)的輻亮度值落在每個(gè)小區(qū)間的勻值圖像塊。將每個(gè)輻亮度小區(qū)間對(duì)應(yīng)的勻值圖像塊分別采用式(5)計(jì)算噪聲的局部標(biāo)準(zhǔn)差(LSD)
式中,Si表示圖像塊中第i個(gè)像素的灰度值;N為當(dāng)前圖像塊的像素總數(shù)。利用局部標(biāo)準(zhǔn)差法計(jì)算每個(gè)輻亮度小區(qū)間對(duì)應(yīng)圖像塊的噪聲標(biāo)準(zhǔn)差,并將該輻亮度區(qū)間對(duì)應(yīng)所有圖像塊的灰度平均值與噪聲標(biāo)準(zhǔn)差之比作為該區(qū)間對(duì)應(yīng)圖像塊的信噪比。由此可以得到在相同的輻亮度范圍下兩幅遙感圖像的信噪比曲線,從而進(jìn)行不同遙感圖像之間信噪比的比較。
為了驗(yàn)證濾波算子選取勻值圖像塊方法的準(zhǔn)確性,以及基于勻值圖像塊的局部標(biāo)準(zhǔn)差方法評(píng)估噪聲的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性,通過計(jì)算機(jī)仿真的模擬圖像進(jìn)行試驗(yàn)。圖3(a)顯示了一幅采用3D-MAX軟件仿真得到的自然地物模擬圖像,包括山脈、湖面、田野以及一些人工地物,圖像中不包含噪聲。在圖3(a)所示圖像中加入標(biāo)準(zhǔn)差為6的高斯白噪聲,得到包含噪聲的圖像,如圖3(b)所示。采用4×4大小的分塊將圖3(b)分為若干圖像塊,如圖3(c)所示。首先利用八方向?yàn)V波算子對(duì)加噪后圖像進(jìn)行了邊緣的初步提取,結(jié)果如圖3(d)所示。通過1.1節(jié)中區(qū)分噪聲和邊緣的假設(shè),更為精確地提取到圖像邊緣信息,基本排除了噪聲的干擾,結(jié)果如圖3(e)所示。最終選取的勻值圖像塊如圖3(f)所示,其中黑色的圖像塊為勻值圖像塊。
圖3 利用模擬圖像進(jìn)行勻值圖像塊選取試驗(yàn)Fig.3 Experiments of homogeneity detection with simulation images
需要指出的是,圖像中噪聲的大小對(duì)勻值圖像塊的選取有一定的影響,對(duì)于加入不同水平噪聲的圖像進(jìn)行試驗(yàn)的結(jié)果表明:當(dāng)噪聲標(biāo)準(zhǔn)差不超過10時(shí),采用本文方法進(jìn)行勻值圖像塊選取效果較好;而當(dāng)噪聲標(biāo)準(zhǔn)差大于10以后,部分噪聲仍會(huì)被誤認(rèn)為是圖像邊緣,導(dǎo)致勻值圖像塊的選取有誤。而在真實(shí)遙感圖像中噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差一般較小,因此采用本文方法進(jìn)行勻值圖像塊的選取是可行的。
本文方法通過對(duì)提取的勻值圖像塊采用局部標(biāo)準(zhǔn)差法進(jìn)行噪聲評(píng)估,為了驗(yàn)證該方法的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性,在圖3(a)中加入均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差分別為1、2、3、…、8的高斯白噪聲,并通過噪聲評(píng)估誤差ε進(jìn)行量化比較,如公式(6)所示
式中,σest為采用某種算法對(duì)圖像進(jìn)行評(píng)估得出的噪聲標(biāo)準(zhǔn)差;σadd為在無噪聲的理想圖像中加入的噪聲標(biāo)準(zhǔn)差。為了確保試驗(yàn)結(jié)論的可靠性,對(duì)每一幅圖像進(jìn)行了50次重復(fù)試驗(yàn),并計(jì)算噪聲評(píng)估誤差的均值με和方差。
對(duì)圖3(a)中的模擬圖像加入不同程度的噪聲后,采用勻值塊選?。植繕?biāo)準(zhǔn)差法與直接采用局部標(biāo)準(zhǔn)差法進(jìn)行圖像噪聲評(píng)估結(jié)果的比較如圖4所示。
圖4 本文方法與局部標(biāo)準(zhǔn)差法進(jìn)行圖像噪聲評(píng)估的誤差均值比較和誤差方差比較Fig.4 Comparison ofμεandbetween the proposed algorithm and LSD
從圖4中可以看出,在理想圖像中加入噪聲標(biāo)準(zhǔn)差為1~8的高斯白噪聲時(shí),采用本文方法測得的噪聲值要比直接采用局部標(biāo)準(zhǔn)差法計(jì)算得到的結(jié)果更加準(zhǔn)確。在重復(fù)進(jìn)行的50次試驗(yàn)中,采用本文方法計(jì)算得到的噪聲值更加穩(wěn)定,可靠性更高。由此可見,本文中采用的先勻值塊選取再計(jì)算局部標(biāo)準(zhǔn)差的方法是可行的。
本節(jié)選用環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測預(yù)報(bào)小衛(wèi)星星座A星(HJ-1A星)的遙感圖像進(jìn)行試驗(yàn)。HJ-1A星搭載了兩臺(tái)CCD相機(jī)和超光譜成像儀,試驗(yàn)中通過對(duì)不同時(shí)期CCD1相機(jī)圖像的信噪比進(jìn)行評(píng)估和比較,分析CCD1相機(jī)性能衰退的情況,CCD1相機(jī)的主要參數(shù)如表1所示。
試驗(yàn)中采用了不同時(shí)期CCD1相機(jī)遙感圖像作為試驗(yàn)圖像,其圖像包含了4個(gè)波段,為了方便顯示,圖5(a)、(b)中的原圖為第1波段圖像,成像地點(diǎn)均為甘肅省敦煌市,其中圖5(a)成像時(shí)間是2009-09-27,圖5(b)成像時(shí)間是2011-07-15,兩幅圖像成像時(shí)間相隔將近兩年。利用本文的方法對(duì)不同遙感圖像信噪比進(jìn)行評(píng)估和比較,需要根據(jù)公式(4)將遙感圖像的DN值與成像時(shí)傳感器入瞳輻亮度進(jìn)行轉(zhuǎn)換,這就要獲取試驗(yàn)中每幅遙感圖像對(duì)應(yīng)的輻射定標(biāo)系數(shù)。HJ-1A星在軌運(yùn)行之后,我國每年都要在敦煌輻射校正場、青海湖輻射校正場開展定標(biāo)及真實(shí)性檢驗(yàn)試驗(yàn),成功獲取了所需試驗(yàn)數(shù)據(jù),表2所示為試驗(yàn)中遙感圖像對(duì)應(yīng)的輻射定標(biāo)系數(shù)。
表1 HJ-1A星CCD1相機(jī)主要參數(shù)Tab.1 Main parameters of CCD1camera in HJ-1A satellite
圖5 HJ-1A星CCD1相機(jī)試驗(yàn)圖像Fig.5 Experimental images of CCD1camera in HJ-1A satellite
采用本文提出的信噪比評(píng)估和度量準(zhǔn)則對(duì)這一組圖像進(jìn)行試驗(yàn),試驗(yàn)結(jié)果如圖6所示,其中圖6(a)~(d)分別對(duì)應(yīng)第1波段至第4波段圖像的試驗(yàn)結(jié)果。
圖6 2009、2011HJ-1A星輻亮度-信噪比曲線Fig.6 Apparent radiance-SNR curve for images of HJ-1Asatellite in 2009and 2011
表2 試驗(yàn)2中遙感圖像輻射定標(biāo)系數(shù)Tab.2 Radiation correction coefficient of images in experiment 2
同時(shí),采用標(biāo)準(zhǔn)值比較法[17]對(duì)該組遙感圖像的第1波段圖像進(jìn)行了信噪比的評(píng)估和度量比較。首先分別在每幅圖像中手動(dòng)選取了10個(gè)“勻值”圖像塊,圖像塊大小為200像素×200像素,選取的結(jié)果在圖5(a)、(b)中標(biāo)明。比較試驗(yàn)結(jié)果如圖7所示。
圖7 本文方法與標(biāo)準(zhǔn)值比較法比較結(jié)果Fig.7 Comparison of the results between the proposed method and normalized-value based method
根據(jù)圖7可以看出,采用標(biāo)準(zhǔn)值比較法得到的試驗(yàn)結(jié)果中出現(xiàn)了幾個(gè)非常明顯的異常點(diǎn):如對(duì)圖5(a)進(jìn)行試驗(yàn)得到結(jié)果曲線中的點(diǎn)1,以及圖5(b)對(duì)應(yīng)的試驗(yàn)結(jié)果中的點(diǎn)2和點(diǎn)3。以點(diǎn)1為例,該點(diǎn)對(duì)應(yīng)于圖5(a)中手動(dòng)選取的勻值圖像塊7,由于邊緣信息的影響,采用局部標(biāo)準(zhǔn)差法進(jìn)行圖像噪聲評(píng)估所得的結(jié)果較大,信噪比較小。出現(xiàn)異常值的點(diǎn)2和點(diǎn)3同樣如此。本身在地物復(fù)雜的遙感圖像中手動(dòng)選擇勻值圖像塊就很困難,圖像塊灰度值的均勻性很難得到保證。此外,勻值圖像塊的尺寸一般較小,采用局部標(biāo)準(zhǔn)差法進(jìn)行信噪比評(píng)估時(shí)出現(xiàn)異常值的情況難以避免,而一定數(shù)量異常值的出現(xiàn)會(huì)嚴(yán)重影響最終試驗(yàn)結(jié)果。相比較而言,由于本文算法采用勻值圖像塊的自動(dòng)選取,且將輻亮度區(qū)間等間距劃分進(jìn)行信噪比的度量比較,故試驗(yàn)結(jié)果曲線較為平穩(wěn),沒有異常值的出現(xiàn)。
此外,由圖7可以看出,通過標(biāo)準(zhǔn)值比較法手動(dòng)選取勻值圖像塊進(jìn)行試驗(yàn),由于兩幅圖像對(duì)應(yīng)的入瞳輻亮度區(qū)間范圍差別較大(圖5(a)對(duì)應(yīng)的輻亮度范圍是68~82.5,圖5(b)對(duì)應(yīng)的輻亮度范圍是71~107),使得“標(biāo)準(zhǔn)”輻亮度值的選取至關(guān)重要。針對(duì)不同的試驗(yàn)圖像,該方法需要設(shè)定不同的“標(biāo)準(zhǔn)”輻亮度值,試驗(yàn)操作難度較大,限制了算法的實(shí)用性。本文方法通過選取兩幅待比較圖像輻亮度的重疊部分,直接在重疊的輻亮度區(qū)間進(jìn)行比較,避免了“標(biāo)準(zhǔn)”輻亮度值的手動(dòng)選取對(duì)于估計(jì)結(jié)果的影響以及異常點(diǎn)的出現(xiàn)。
利用本文提出的遙感圖像信噪比評(píng)估和度量準(zhǔn)則,對(duì) HJ-1A星CCD1相機(jī)與CBERS-02B星(中巴資源衛(wèi)星2號(hào),簡稱02B星)CCD相機(jī)分別在軌運(yùn)行一年后所獲取的遙感圖像的信噪比進(jìn)行了評(píng)估和比較。02B星于2007年9月19日在中國太原衛(wèi)星中心發(fā)射成功,星上搭載的CCD相機(jī)的主要參數(shù)如表3所示。
表3 02B星CCD相機(jī)主要參數(shù)Tab.3 Main parameters of CCD camera in 02Bsatellite
根據(jù)表3可知,02B星CCD相機(jī)具有5個(gè)波段,前4個(gè)波段與表1中HJ-1A星CCD1相機(jī)的波段范圍基本一致,第5個(gè)波段為全色光波段,試驗(yàn)中將02B星CCD相機(jī)的前4個(gè)波段與HJ-1A星CCD1相機(jī)的波段1至波段4對(duì)應(yīng)圖像的信噪比分別進(jìn)行評(píng)估和比較。試驗(yàn)3中采用的HJ-1A星的圖像如圖5(a)所示,02B星的圖像如圖8所示,圖中所示為第1波段圖像,成像地點(diǎn)為敦煌地區(qū),成像時(shí)間為2008-09-03。
同樣,02B星在軌運(yùn)行之后,中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心定期組織開展敦煌絕對(duì)輻射校正場的外場定標(biāo)試驗(yàn),試驗(yàn)2中采用的02B星圖像的輻射定標(biāo)系數(shù)如表4所示,其中第5波段的定標(biāo)系數(shù)未予列出。
圖8 2008年敦煌地區(qū)02B星CCD相機(jī)波段1圖像Fig.8 02BCCD image band 1at Dunhuang in 2008
表4 試驗(yàn)3中遙感圖像輻射定標(biāo)系數(shù)Tab.4 Radiation correction coefficient of images in experiment 3
圖9 2009HJ-1A星、200802B星圖像輻亮度-信噪比曲線Fig.9 Apparent radiance-SNR curve for images of HJ-1Asatellite in 2009and images of 02B satellite in 2008
根據(jù)本文提出的遙感圖像信噪比評(píng)估和度量準(zhǔn)則,分別對(duì)圖5(a)和圖8對(duì)應(yīng)的各個(gè)波段的試驗(yàn)圖像信噪比進(jìn)行評(píng)估和比較,試驗(yàn)結(jié)果如圖9所示。由圖9(a)~(d)可知,同樣在軌運(yùn)行一年以后,兩顆衛(wèi)星4個(gè)波段圖像的信噪比差異基本一致:HJ-1A星CCD1相機(jī)圖像的信噪比要比02B星CCD相機(jī)圖像的信噪比高出約4~6dB,即在軌運(yùn)行一年后HJ-1A星CCD1相機(jī)的性能要略好于02B星CCD相機(jī)。
通過遙感圖像勻值圖像塊的自動(dòng)選取以及圖像灰度值與入瞳輻亮度值的相互轉(zhuǎn)換,本文提出了一種遙感圖像信噪比的評(píng)估和比較方法,并以該方法作為兩幅遙感圖像信噪比比較的度量準(zhǔn)則。試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文方法較之于其他同類方法具有更高的穩(wěn)定性和可靠性。需要指出的是,采用本文方法比較不同遙感圖像的信噪比,兩幅待比較圖像中勻值圖像塊對(duì)應(yīng)的輻亮度區(qū)間必須存在重疊部分。另一方面,本文方法采用加性噪聲模型進(jìn)行信噪比評(píng)估,如何估計(jì)以乘性噪聲為主的遙感圖像信噪比將是未來工作的重點(diǎn)。
[1] WANG Xiaotian,SHI Guangming,NIU Yi.Translation Invariant Omni Directional Lifting Based Remote Sensing Image Denoising[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2011,40(5):555-562.(王曉甜,石光明,牛毅.基于移不變?nèi)较蚪翘嵘倪b感圖像降噪[J].測繪學(xué)報(bào),2011,40(5):555-562.)
[2] WANG Xianghai,ZHANG Hongwei,LI Fang.A PDE-based Hybrid Model for De-noising Remote Sensing Image with Gaussian and Salt-pepper Noise[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2010,39(3):283-294.(王相海,張洪為,李放.遙感圖像高斯與椒鹽噪聲的PDE混合去噪模型研究[J].測繪學(xué)報(bào),2010,39(3):283-294.)
[3] GAO Lianru,ZHANG Bin,ZHANG Xia,et al.Study on the Method for Estimating the Noise in Remote Sensing Images Based on Local Standard Deviations[J].Journal of Remote Sensing,2007,11(2):203-208.(高連如,張兵,張霞,等.基于局部標(biāo)準(zhǔn)差的遙感圖像噪聲評(píng)估方法研究[J].遙感學(xué)報(bào),2007,11(2):203-208.)
[4] CORNER B R,NARAYANAN R M,REICHENBACH S E.Noise Estimation in Remote Sensing Imagery Using Data Masking[J].International Journal of Remote Sensing,2003,24(4):689-702.
[5] CHEN Zhengchao.A Research on the Technology of On-orbit Calibration and Validation of China DMC Microsatellite[D].Beijing:Graduate University of Chinese Academy of Sciences,2000.(陳正超.中國DMC小衛(wèi)星在軌測試技術(shù)研究[D].北京:中國科學(xué)院研究生院,2000.)
[6] CHEN Qiulin,XUE Yongqi.Estimation of Signal-Noise-Ratio from Data Acquired with OMIS[J].Journal of Remote Sensing,2000,4(4):284-289.(陳秋林,薛永祺.OMIS成像光譜數(shù)據(jù)信噪比的估算[J].遙感學(xué)報(bào),2000,4(4):284-289.)
[7] FIETE R D,TANTALO T.Comparison of SNR Image Quality Metrics for Remote Sensing Systems[J].Optical Engineering,2001,40(4):574-585.
[8] MEER P,JOLION J M,ROSENFELD A.A Fast Parallel Algorithm for Blind Estimation of Noise Variance[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1990,12(2):216-223.
[9] GAO B C.An Operational Method for Estimating Signal to Noise Ratios from Data Acquired with Imaging Spectrometers[J].Remote Sensing of Environment,1993,43(1):23-33.
[10] ROGER R E,ARNOLD J F.Reliably Estimating the Noise in AVIRIS Hyperspectral Images[J].International Journal of Remote Sensing,1996,17(10):1951-1962.
[11] LIU C,WILLIAM T,SZELISKI R,et al.Noise Estimation from a Single Image[R].Proceedings of the 2006IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.Washington DC:IEEE Computer Society,2006:901-908.
[12] MOGHADDAM M E,JAMZAD M.Linear Motion Blur Parameter Estimation in Noisy Images Using Fuzzy Sets and Power Spectrum[J].EURASIP Journal on Advances in Signal Processing,2007,207:1-8.
[13] GAO L R,ZHANG B,ZHANG X,et al.A New Operational Method for Estimating Noise in Hyperspectral Images[J].IEEE International Geoscience and Remote Sensing Letters,2008,5(1):83-87.
[14] SANTIAGO A F,GONZALO V S F,MARCOS M F,et al.Automatic Noise Estimation in Images Using Local Statistics:Additive and Multiplicative Cases[J].Image and Vision Computing.2009,27:756-770.
[15] LOQUIN K,STRAUSS O.Noise Quantization via Possi bilistic Filtering[C]∥Proceedings of 6th International Symposium on Imprecise Probability:Theories and Applica tions.Durham:Durham University,2009.
[16] NAIR M S,RAJU G.Additive Noise Removal Using a Novel Fuzzy-based Filter[J].Computers and Electrical Engineering,2011,37(5):644-655.
[17] WANG X H,TANG L L,LI C R,et al.A Practical SNR Estimation Scheme for Remotely Sensed Optical Imagery[C]∥Proceedings of the SPIE:73848:International Symposium on Photoelectronic Detection and Imaging 2009:Advances in Imaging Detectors and Applications.Beijing:SPIE,2009:1-6.
[18] ZHU Bo,WANG Xinhong,TANG Llinli,et al.Review on Methods for SNR Estimation of Optical Remote Sensing Imagery[J].Remote Sensing Technology and Application,2010,25(2):303-309.(朱博,王新鴻,唐伶俐,等.光學(xué)遙感圖像信噪比評(píng)估方法研究進(jìn)展[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2010,25(2):303-309.)
[19] CANNY J.A Computational Approach to Edge Detection[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1986,8(6):679-698.
[20] ZHENG S,LIU J,TIAN J W.A New Efficient SVM-based Edge Detection Method[J].Pattern Recognition Letters,2004,25(10):1143-1154.
[21] AMER A,DUBOIS E.Fast and Reliable Structure-oriented Video Noise Estimation[J].IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology,2005,15(1):1-6.
[22] OTSU N.A Threshold Selection Method from Gray-level Histograms[J].IEEE Transactions on Systems,Man and Cybernetics,1975,9(1):62.
[23] YU Junna.Research on the Hyperspectral Imagery Classification Based on the Neural Network[D].Harbin:Harbin Engineering University,2007.(于君娜.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高光譜遙感圖像分類研究[D].哈爾濱:哈爾濱工程大學(xué),2007.)