嫦娥一號衛(wèi)星2C級數(shù)據(jù)條帶噪聲去除

曹霸++++楊小梅+++岳彩榮

摘 要：干涉成像光譜儀（Imaging Interferometer ，IIM）是嫦娥衛(wèi)星的有效載荷之一，IIM數(shù)據(jù)對于月表成分的反演有重要的意義。通過主觀目視我們可以發(fā)現(xiàn)IIM獲取的影像數(shù)據(jù)存在少量的條帶噪聲，文章利用改進的插值法和sigma濾波對影像數(shù)據(jù)的第1、13、32波段進行處理，結(jié)果表明，改進的插值法較好的保留了圖像的細節(jié)部分，同時去噪效果比較好，但是在第13波段還殘存一些條帶噪聲。sigma濾波在去噪的效果上不好，第1和第32波段噪聲沒有去除，但是它對于13波段的去噪效果與改進的插值法比較而言，結(jié)果較好。

關(guān)鍵詞：嫦娥一號衛(wèi)星；IIM條帶噪聲；改進的插值法；sigma濾波

引言

探測月表物質(zhì)類型以及元素的含量與分布對研究月球資源開發(fā)利用具有重要意義[1]。嫦娥一號衛(wèi)星上搭載的干涉光譜成像儀（Imaging Interferometer ，IIM）可用于月表元素（如Fe，Ti）和礦物（如輝石）的反演[2]。但是IIM中有的波段數(shù)據(jù)具有明顯的條帶噪聲，這些條帶噪聲對于元素和礦物的反演有嚴重的影響。

目前，許多學(xué)者對如何消除遙感影像中的條帶噪聲進行了研究和探討，主要的條帶噪聲去除方法有：直方圖匹配法、矩匹配法、空間-頻率域濾波法、插值法等。Horn[3]和Kautsky[4]等用直方圖匹配法對遙感影像數(shù)據(jù)進行去除條帶噪聲處理，但是這種方法有很大的局限性，對于復(fù)雜地表不適用，同時這種方法不能用于幾何糾正后的圖像。矩匹配方法[5]假設(shè)每個傳感器所探測的地物具有相同均衡的輻射分布，所記錄數(shù)據(jù)的變化也與輻射校正的增益與偏移成線性關(guān)系，通過調(diào)整每個傳感器的均值方差到某一參考值來達到去條帶的目的，但是這種方法往往去除條帶不徹底。支晶晶[6]和韓玲[7]等對矩匹配方法進行了改正，在高光譜上取得了較好的應(yīng)用?？臻g-頻率域濾波法[8]是設(shè)置高通或低通濾波器將某一頻率的信號去除，這種方法的關(guān)鍵是選擇合適的濾波器，但是這種方法在去除條帶噪聲的同時也能去除圖像的某些細節(jié)，使整個圖像平滑，降低圖像質(zhì)量。插值法是一種有效的去除遙感影像條帶噪聲的方法，不僅能有效的去除遙感影像的條帶噪聲，還保留了圖像原有的大部分信息。蔣耿明[9]和楊金紅[10]等利用插值法對MODIS數(shù)據(jù)進行了去條帶噪聲處理，取得了較好的效果。

文章以IIM 2C級數(shù)據(jù)為實驗數(shù)據(jù)，利用改進的插值法和sigma濾波法對數(shù)據(jù)進行處理，并對實驗結(jié)果進行了分析。

1 IIM及數(shù)據(jù)

1.1 IIM

IIM是CE-1上搭載的有效載荷之一，它是一種“圖譜和一”光學(xué)傳感器，能夠獲得空間的二維平面圖像和一維連續(xù)光譜圖，是國內(nèi)外首次將干涉成像光譜技術(shù)用于深空探測[11]。

1.2 數(shù)據(jù)

IIM獲取的數(shù)據(jù)包括6級產(chǎn)品，即：0A級、0B級、1級、2A級、2B級和2C級。文章采用的IIM 2C級數(shù)據(jù)是經(jīng)過暗電流去除和相對定標修正，并經(jīng)過輻射校正、光度校正和反射率變換。通過主觀目視可以發(fā)現(xiàn)2C級數(shù)據(jù)第1～13、31、32譜段具有明顯的條帶噪聲，文章選取第1、13和32譜段三個譜段的數(shù)據(jù)進行實驗，在三個波段中分別選擇了亮度值比較高和亮度值比較低的兩部分進行去噪處理，實驗數(shù)據(jù)如圖1所示。

2 去噪算法

條帶噪聲去除方法有：直方圖匹配法、矩匹配法、空間-頻率域濾波法、插值法等，根據(jù)它們的優(yōu)缺點，文章選擇了插值法和sigma濾波方法對嫦娥衛(wèi)星2C級數(shù)據(jù)進行處理，并對插值法的不足進行了改進，下面將重點介紹這兩種方法以及改進的插值法。

2.1 插值法

插值法的基本思路是定位條帶噪聲所在的行列，然后用上下兩行數(shù)據(jù)插值結(jié)果代替條帶噪聲。插值法的關(guān)鍵是要能夠準確而有效的定位條帶噪聲[9]。對于IIM 2C級數(shù)據(jù)我們通過主觀目視可以發(fā)現(xiàn)，其條帶噪聲有明顯的規(guī)律，那么我們就可以統(tǒng)計每列可能的噪聲數(shù)來判斷條帶噪聲所在列。定位方法如下：對于像素點（i，j），值為Gi，j，如果該屬性值相對于左右兩個像素值的屬性的平均值增加的百分比超過閾值T，那么我們就認為該點為“噪聲像素”，即：

對于噪聲數(shù)據(jù)我們用左右兩列數(shù)據(jù)的平均值來代替。然而這種算法會產(chǎn)生對圖像細節(jié)的誤判，如果都去除的話會影響到圖像的細節(jié)紋理信息，圖像趨于平滑。文章提出了改進的插值方法[12]。

2.2 改進的插值方法

改進的插值算法，是利用中心點與之相鄰的上下兩行的6個像元進行比較，計算中心點像元值與相鄰像元值的比值，設(shè)定一個閾值，統(tǒng)計超過這個閾值的像元數(shù)，如果像元數(shù)超過了一定的數(shù)量，我們則判定這個中心點為噪聲點，并對這個像元值進行插值。假設(shè)中心點為（i，j），像素值為Gi，j，上一個像素值為Gi-1，j。這兩個點的比值為：

2.3 sigma濾波

Sigma濾波器建立在如下假設(shè)基礎(chǔ)上：窗口內(nèi)的像素灰度值與其中心像素的灰度值比較接近，我們知道，對于一維高斯分布，采樣點落在2？滓區(qū)間的概率是93.5%[13]。假設(shè)乘法噪聲服從高斯分布，在窗口濾波過程中，只選取窗口內(nèi)像素灰度值落在2？滓范圍內(nèi)的點，將它們的平均值作為中心像素灰度值得估計，而其他變化顯著地像素則被視作邊緣或者噪聲而不做濾波處理，采用Sigma濾波器濾波后的灰度值Z'（i，j）可由下式得出：

式中（i，j）表示當前濾波點的圖像坐標值，單位為整像素值；z（i，j）是濾波前灰度值；z'（i，j）為濾波后灰度值；濾波窗口的寬度為2m+1、高度為2n+1；？滓1∈[0，0.5]，通常根據(jù)圖像品質(zhì)和研究人員的經(jīng)驗選取合適值。根據(jù)實驗，文章選取的濾波窗口大小為5，實驗結(jié)果如圖3所示。

3 結(jié)果分析

文章選取了IIM 2C級數(shù)據(jù)的三個波段，即1、13、32波段進行去條帶處理，從實驗結(jié)果我們可以看出：endprint

（1）改進的插值法對于第1、32波段高亮度和低亮度區(qū)域噪聲的去除效果較好。

（2） 改進的插值法對于第13波段低亮度區(qū)域的噪聲去除效果不太理想，對于高亮度的部分區(qū)域噪聲的去除有一定的效果。

（3） Sigma濾波方法對于第1、32波段高亮度和低亮度區(qū)域噪聲的去除效果不理想。

（4） Sigma濾波方法對于第13波段高亮度區(qū)域和低亮度區(qū)域噪聲去除效果效果較好，但是在一定程度上平滑了圖像，圖像的細節(jié)部分有損失。

從實驗結(jié)果來看，改進的插值法可以適用于第1、32波段數(shù)據(jù)的去除噪聲，不適用于13波段，這是因為第1、32波段的條帶噪聲相對于整個圖像背景它們之間的亮度值差異很大，而對于13波段條帶噪聲相對于整個圖像背景它們之間的亮度值差異不大，這就造成了第13波段條帶噪聲和圖像背景很難分離，從而導(dǎo)致了13波段條帶噪聲去除不理想。sigma濾波方法可以適用于第13波段，但是對于第1、32波段效果不是太明顯，不適用于第1、32波段。

4 結(jié)束語

文章通過對嫦娥衛(wèi)星2C級數(shù)據(jù)第1、13、32波段數(shù)據(jù)的處理，驗證了改進的插值法和sigma濾波方法的適用性，利用改進的插值法和sigma濾波方法在一定程度上去除了噪聲。然而對于改進的插值法和sigma濾波方法都有一定的適用范圍，這就使得在進行海量數(shù)據(jù)處理時，過程比較復(fù)雜，下一步研究的重點是通過改進算法提高去條帶噪聲的效果，同時盡量的保留圖像的細節(jié)信息，提高圖像的質(zhì)量；同時實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)進行批處理，提高數(shù)據(jù)處理效率。

參考文獻

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[9]蔣耿明，牛錚.MODIS影像條帶噪聲去除方法研究[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2003，18（6）：393-398.

[10]楊金紅，顧松山，程明虎.插值法在去除MODIS遙感影像條帶噪聲中的應(yīng)用[J].氣象科學(xué)，2007，27（6）：604-609.

[11]陳超，秦其明，張寧，等.CE-1干涉成像光譜儀數(shù)據(jù)光度校正與反射率計算[J].光譜學(xué)與光譜分析，2011，31（7）：1985-1990.

[12]李湘眷，楊建峰，薛彬.改進的插值法用于干涉成像光譜儀影像條帶噪聲去除[J].光子學(xué)報，2010，39（1）：164-168.

[13]苑云，李壯，朱憲偉.基于Sigma方法的SAR圖像斑點噪聲濾波器[J].航天返回與遙感，2011，32（4）：37-44.

作者簡介：曹霸，碩士研究生，主要研究方向：林業(yè)3S技術(shù)。endprint

（1）改進的插值法對于第1、32波段高亮度和低亮度區(qū)域噪聲的去除效果較好。

（2） 改進的插值法對于第13波段低亮度區(qū)域的噪聲去除效果不太理想，對于高亮度的部分區(qū)域噪聲的去除有一定的效果。

（3） Sigma濾波方法對于第1、32波段高亮度和低亮度區(qū)域噪聲的去除效果不理想。

（4） Sigma濾波方法對于第13波段高亮度區(qū)域和低亮度區(qū)域噪聲去除效果效果較好，但是在一定程度上平滑了圖像，圖像的細節(jié)部分有損失。

從實驗結(jié)果來看，改進的插值法可以適用于第1、32波段數(shù)據(jù)的去除噪聲，不適用于13波段，這是因為第1、32波段的條帶噪聲相對于整個圖像背景它們之間的亮度值差異很大，而對于13波段條帶噪聲相對于整個圖像背景它們之間的亮度值差異不大，這就造成了第13波段條帶噪聲和圖像背景很難分離，從而導(dǎo)致了13波段條帶噪聲去除不理想。sigma濾波方法可以適用于第13波段，但是對于第1、32波段效果不是太明顯，不適用于第1、32波段。

4 結(jié)束語

文章通過對嫦娥衛(wèi)星2C級數(shù)據(jù)第1、13、32波段數(shù)據(jù)的處理，驗證了改進的插值法和sigma濾波方法的適用性，利用改進的插值法和sigma濾波方法在一定程度上去除了噪聲。然而對于改進的插值法和sigma濾波方法都有一定的適用范圍，這就使得在進行海量數(shù)據(jù)處理時，過程比較復(fù)雜，下一步研究的重點是通過改進算法提高去條帶噪聲的效果，同時盡量的保留圖像的細節(jié)信息，提高圖像的質(zhì)量；同時實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)進行批處理，提高數(shù)據(jù)處理效率。

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[8]Wegener M.Destriping multiple sensor imagery by improved histogram matching.Int.J.Remote Sensing，1999，11（5）：859-875.

[9]蔣耿明，牛錚.MODIS影像條帶噪聲去除方法研究[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2003，18（6）：393-398.

[10]楊金紅，顧松山，程明虎.插值法在去除MODIS遙感影像條帶噪聲中的應(yīng)用[J].氣象科學(xué)，2007，27（6）：604-609.

[11]陳超，秦其明，張寧，等.CE-1干涉成像光譜儀數(shù)據(jù)光度校正與反射率計算[J].光譜學(xué)與光譜分析，2011，31（7）：1985-1990.

[12]李湘眷，楊建峰，薛彬.改進的插值法用于干涉成像光譜儀影像條帶噪聲去除[J].光子學(xué)報，2010，39（1）：164-168.

[13]苑云，李壯，朱憲偉.基于Sigma方法的SAR圖像斑點噪聲濾波器[J].航天返回與遙感，2011，32（4）：37-44.

作者簡介：曹霸，碩士研究生，主要研究方向：林業(yè)3S技術(shù)。endprint

（1）改進的插值法對于第1、32波段高亮度和低亮度區(qū)域噪聲的去除效果較好。

（2） 改進的插值法對于第13波段低亮度區(qū)域的噪聲去除效果不太理想，對于高亮度的部分區(qū)域噪聲的去除有一定的效果。

（3） Sigma濾波方法對于第1、32波段高亮度和低亮度區(qū)域噪聲的去除效果不理想。

（4） Sigma濾波方法對于第13波段高亮度區(qū)域和低亮度區(qū)域噪聲去除效果效果較好，但是在一定程度上平滑了圖像，圖像的細節(jié)部分有損失。

從實驗結(jié)果來看，改進的插值法可以適用于第1、32波段數(shù)據(jù)的去除噪聲，不適用于13波段，這是因為第1、32波段的條帶噪聲相對于整個圖像背景它們之間的亮度值差異很大，而對于13波段條帶噪聲相對于整個圖像背景它們之間的亮度值差異不大，這就造成了第13波段條帶噪聲和圖像背景很難分離，從而導(dǎo)致了13波段條帶噪聲去除不理想。sigma濾波方法可以適用于第13波段，但是對于第1、32波段效果不是太明顯，不適用于第1、32波段。

4 結(jié)束語

文章通過對嫦娥衛(wèi)星2C級數(shù)據(jù)第1、13、32波段數(shù)據(jù)的處理，驗證了改進的插值法和sigma濾波方法的適用性，利用改進的插值法和sigma濾波方法在一定程度上去除了噪聲。然而對于改進的插值法和sigma濾波方法都有一定的適用范圍，這就使得在進行海量數(shù)據(jù)處理時，過程比較復(fù)雜，下一步研究的重點是通過改進算法提高去條帶噪聲的效果，同時盡量的保留圖像的細節(jié)信息，提高圖像的質(zhì)量；同時實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)進行批處理，提高數(shù)據(jù)處理效率。

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[8]Wegener M.Destriping multiple sensor imagery by improved histogram matching.Int.J.Remote Sensing，1999，11（5）：859-875.

[9]蔣耿明，牛錚.MODIS影像條帶噪聲去除方法研究[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2003，18（6）：393-398.

[10]楊金紅，顧松山，程明虎.插值法在去除MODIS遙感影像條帶噪聲中的應(yīng)用[J].氣象科學(xué)，2007，27（6）：604-609.

[11]陳超，秦其明，張寧，等.CE-1干涉成像光譜儀數(shù)據(jù)光度校正與反射率計算[J].光譜學(xué)與光譜分析，2011，31（7）：1985-1990.

[12]李湘眷，楊建峰，薛彬.改進的插值法用于干涉成像光譜儀影像條帶噪聲去除[J].光子學(xué)報，2010，39（1）：164-168.

[13]苑云，李壯，朱憲偉.基于Sigma方法的SAR圖像斑點噪聲濾波器[J].航天返回與遙感，2011，32（4）：37-44.

作者簡介：曹霸，碩士研究生，主要研究方向：林業(yè)3S技術(shù)。endprint