基于相似线窗口均值补偿的星上红外图像条纹噪声去除方法技术

本发明专利技术公开了一种基于相似线窗口均值补偿的星上红外图像条纹噪声去除方法。该方法首先根据图像尺寸选取大小为N的一维滑动窗口，作为滑动线窗口，该滑动线窗口沿着条纹噪声方向从每一列的最上端扫描到最下端，选取方差最小的线窗口，即为每一列的相似线窗口；然后，计算相似线窗口和其相邻区域的灰度均差，得到相邻列的条纹噪声差值；最后，设定首列条纹噪声值为零，根据相邻列的条纹噪声差值迭代计算出每一列的噪声值，原始灰度值减去这些噪声值即可得到真实地物的理想灰度值。与现有技术相比较，本方法计算复杂度低，鲁棒性好，对纹理细节保真度高。

【技术实现步骤摘要】
基于相似线窗口均值补偿的星上红外图像条纹噪声去除方法
本专利技术涉及一种基于相似线窗口均值补偿的星上红外图像条纹噪声去除方法，属于数字图像处理

技术介绍
在红外图像的形成过程中，噪声存在于影像获取的各个环节，比如传感器的周期性偏移，载荷元器件的电磁干扰等。而条纹噪声的产生是卫星在传感器、光电器件反复扫描地物的成像过程中，受扫描探测元的反复扫描响应差异，不同的光敏元件对相同的红外辐射会产生不同的输出信号，以及传感器扫描机械运动等多种因素扰动下造成的具有周期性、方向性、且呈现条状分布的一种特殊噪声。红外遥感图像上含有条纹噪声，严重影响了红外图像的质量和解析度，而且破坏图像中的整体结构，给后续的图像处理如目标检测，海陆分割，图像分类等带来困难，限制了后续的进一步分析。目前去条纹噪声的方法分为两类，一类是基于产生机理的去条纹算法，主要是基于矩匹配去除条纹噪声的方法；一类是与产生机理无关的去条纹算法研究，该类的算法特点是，不清楚噪声的产生机理，不能对图像内的噪声干扰正确建模，仅仅只根据噪声自身的特征来进行处理，达到改善图像质量的目的，主要包括直方图修正法，基于傅里叶变换的条纹噪声消除算法。但这些方法的适应性和广泛性较差，往往要求图像中地物类型单一，且算法计算复杂。对此类情况，不少学者提出了条纹噪声的改进算法，虽然这些方法在不同程度上达到保持图像质量，并有效去除条纹噪声的目的，但效果并不理想。
技术实现思路
在此背景下，本专利技术人深入研究红外图像条纹噪声产生机理，基于真实地物的局部相似特性和灰度方差越小相似性越高的原理，通过滑动窗口逐列扫描求取每一列的相似线窗口，并通过计算相似线窗口和其相邻区域的灰度均差，得到相邻列的条纹噪声差值，依次迭代而求得每列的噪声值。从而得到纹理细节高保真的去条纹噪声后的图像。本专利技术所要解决的技术问题在于提供一种基于相似线窗口均值补偿的星上红外图像条纹噪声去除方法。其中，相似特征窗口是指滑动窗口沿着条纹噪声方向从每一列的最上端扫描到最下端，经停处计算一次方差，每列方差最小的窗口即为每列的相似线窗口。本专利技术从分析红外图像条纹噪声特性入手，给出了含有列均值和列方差的图像校正公式。该方法是首先根据图像尺寸选取大小为N的一维滑动窗口，该滑动窗口沿着条纹噪声方向逐列从最上端扫描到最下端，选取方差最小的窗口，即为每一列的相似线窗口；然后，计算相似线窗口和其相邻区域的灰度均差，得相邻列的条纹噪声差值；最后，设定首列条纹噪声值为零，根据相邻列的条纹噪声差值迭代计算出每一列的噪声值，原始灰度值减去这些噪声值即可得到真实地物的理想灰度值。为实现上述的专利技术目的，本专利技术采用下述的技术方案：一种基于相似线窗口均值补偿的星上红外图像条纹噪声去除方法，包括如下步骤：(1)根据单帧遥感图像的成像原理，大气吸收，散射，及传感器系统的性能指标都是一致的，红外探测单元的响应模型可视为线性的：Yij＝GXij+Qj(1)式中，i表示图像的行索引号，j表示图像的列索引号，Xij表示图像(i,j)位置上的最后理想的灰度值，Yij表示图像(i,j)位置上的含有条纹噪声的图像灰度值。因此，当已知图像第j列的偏置系数Qj时，就能对含有噪声的图像进行恢复，获得真实图像的灰度值。(因为增益系数G的大小对整幅图而言只是一个重量化的系数定值，没有任何影响，不防设为1即可)。红外探测单元的响应可以简化为：Yij＝Xij+Qj(2)(2)根据图像尺寸选取大小为N的一维滑动窗口，该滑动窗口沿着条纹噪声方向逐列从最上端扫描到最下端，步长为S，经停处求一次窗口内的方差，最后记下每列的方差最小窗口的起始位置P(j)，即为每一列的相似线窗口的起始位置；(3)计算相似线窗口和其相邻区域的灰度均差，即表示相邻列的条纹噪声差值；(4)设首列条纹噪声值为零(对图像质量没有影响)，根据相邻列的条纹噪声差值迭代计算出每列的噪声值，原始灰度值减去这些噪声值即可得到真实地物的理想灰度值。其中，在所述步骤(2)中，其中N取值在区间[M/20,M/10]的整数时，对噪声处理效果较优，鲁棒性强，M为被处理红外图像的每一列的像素个数。在所述步骤(2)中，S原则上设置为1时处理结果是最好的，但为权衡时间和最终处理效果，经测试S＝N时，时间效率和噪声处理结果都很不错，该参数可以根据实际工程需求适当调整。在所述步骤(3)中，相邻列的噪声差值，是分别求取相邻两列的相似线窗口与其邻域的灰度均差，然后求和再除以2。根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于相似线窗口均值补偿的星上红外图像条纹噪声去除方法，其特征在于包括：(1)根据待处理图像的尺寸选取大小为N的一维滑动窗口，作为滑动线窗口，该滑动线窗口沿着条纹噪声方向逐列从最上端扫描到最下端，滑动步长为S；(2)计算滑动线窗口每次经停处灰度值的方差，将每列中方差最小的线窗口作为相似线窗口，记录其起始位置p(j)，然后根据地物之间的局部相似性计算相邻列的条纹噪声差值；(3)计算相似线窗口和其相邻区域的灰度均差，作为相邻列的条纹噪声差值；(4)根据相邻列的条纹噪声差值迭代计算每列的噪声值，利用原始灰度值减去所述噪声值以得到真实地物的理想灰度值。根据本专利技术的基于相似线窗口均值补偿的星上红外图像条纹噪声去除方法的优点包括：1.本专利技术方法的条纹噪声去除模型简单，算法实现的计算复杂度低，能满足星上实时处理要求。2.本专利技术方法通过寻找相似线窗口，由于相似线窗口本身具有与影像获取环节和地物类型无关的特点，所以对不同红外卫星的影像适用性好，对各类地物均能取得很好的噪声去除效果。附图说明图1为根据本专利技术的一个实施例的基于相似线窗口均值补偿的星上红外图像条纹噪声去除方法的流程图；图2是带有条纹噪声的红外遥感图像，用于说明该条纹噪声严重影响图像的质量和解析度。图3显示了本专利技术所述的滑动窗口扫描方式，其中“301”表示滑动线窗口，“304”表示该列求得的相似线窗口，“302”和“303”表示该相似线窗口与相邻列对应位置的窗口。图4(a)图本专利技术所述的图像大小在10000×10000左右的含有条纹噪声的四幅原图，以及对应的四幅利用本专利技术算法处理后的效果图；图4(b)是尺寸为1547×1508图像的去噪前后列均值统计图。具体实施方式下面结合附图，对本专利技术所提供的基于相似线窗口均值补偿的星上红外图像条纹噪声去除方法的具体实施步骤进行详细的说明。如图2所示，红外遥感图像中的条纹噪声严重影响图像质量及舰船分析。如图1所示，在根据本专利技术的一个实施例的基于相似线窗口均值补偿的星上红外图像条纹噪声去除方法中，对于红外条纹噪声原始图像，依次通过如下的步骤进行去噪处理：(1)根据图像尺寸选取大小为N的一维滑动窗口，如图3的左边部分所示，标号“301”表示滑动线窗口，该滑动线窗口沿着条纹噪声方向逐列从最上端扫描到最下端,滑动步长为S。通常，N取值在区间[M/20,M/10]的整数，其中M为被处理红外图像的总行数，步长S根据实时需求，权衡最终处理效果，可以适当调整，理论上是S越小，相似线窗口找的越精准，最后处理效果越好。经测试，尺寸为1547×1508以及10000×10000左右的图像，设定S＝M/20时，时间效率上和噪声处理结果上都很不错，能满足星上实时性和后期检测识别的需求。(2本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于相似线窗口均值补偿的星上红外图像条纹噪声去除方法，其特征在于包括：(1)根据待处理图像的尺寸选取大小为N的一维滑动窗口，作为滑动线窗口，该滑动线窗口沿着条纹噪声方向逐列从最上端扫描到最下端，滑动步长为S；(2)计算滑动线窗口每次经停处灰度值的方差，将每列中方差最小的线窗口作为相似线窗口，记录其起始位置p(j)，然后根据地物之间的局部相似性计算相邻列的条纹噪声差值；(3)计算相似线窗口和其相邻区域的灰度均差，作为相邻列的条纹噪声差值；(4)根据相邻列的条纹噪声差值迭代计算每列的噪声值，利用原始灰度值减去所述噪声值以得到真实地物的理想灰度值。

【技术特征摘要】
1.一种基于相似线窗口均值补偿的星上红外图像条纹噪声去除方法，其特征在于包括：(1)根据待处理图像的尺寸选取大小为N的一维滑动窗口，作为滑动线窗口，该滑动线窗口沿着条纹噪声方向逐列从最上端扫描到最下端，滑动步长为S；(2)计算滑动线窗口每次经停处灰度值的方差，将每列中方差最小的线窗口作为相似线窗口，记录其起始位置p(j)，然后根据地物之间的局部相似性计算相邻列的条纹噪声差值；(3)计算相似线窗口和其相邻区域的灰度均差，作为相邻列的条纹噪声差值；(4)根据相邻列的条纹噪声差值迭代计算每列的噪声值，利用原始灰度值减去所述噪声值以得到真实地物的理想灰度值。2.如权利要求1所述的基于相似线窗口均值补偿的星上红外图像条纹噪声去除方法，其特征在于：在所述步骤(1)之前还包括建立红外探测单元的响应模型的步骤，所述响应模型为Yij＝Xij+Qj，其中Xij表示理想灰度值，Yij表示含有条纹噪声图像的灰度值，Qj为偏置系数。3.如权利要求1所述的基于相似线窗口均值补偿的星上红外图像条纹噪声去除方法，其特征在于：所述步骤(1)中所述滑动线窗口...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐其志，欧阳佳，李波，韩传钊，赵鹏，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，北京市遥感信息研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11