【技术实现步骤摘要】
一种遥感图像斑点噪声消除方法及系统
本专利技术属于遥感图像分析处理领域，尤其涉及一种遥感图像斑点噪声消除方法及系统。
技术介绍
遥感图像作为一种重要的信息渠道已经被广泛应用于现代农业、生态环境、气候变化以及军事活动等众多领域。遥感技术的迅速发展极大的提高了遥感图像的数量和质量，利用遥感图像可以对地球表面的物体进行分析描述，这对通过自动分析和理解卫星或航空遥感图像进行目标检测提出了强烈的要求。目标检测在图像判读中占据至关重要的作用，然而因为遥感图像在获取过程中受到气候、环境的影响以及遥感设备的限制，其成像中会产生斑点噪声以及其它的干扰信息，所以消除斑点噪声是遥感应用的非常重要的一个步骤，。按照传感器的类型划分，遥感图像主要包括可见光图像、热红外图像以及SAR(合成孔径雷达)图像等。噪声是影响遥感图像质量的主要因素之一。光学遥感图像容易受到气候及其它环境因素的影响，从而产生斑点噪声。SAR属于微波探测，有X波段、L波段、P波段等频段以及几种极化方式，可以根据探测目标的频谱性质进行选择，其显著优点是不易受天气状况的影响，可...
【技术保护点】
1.一种遥感图像斑点噪声消除方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：对所获取的遥感图像进行遥感图像变换域分解；/n步骤2：在每一个高频分解尺度上，计算所述遥感图像每一个位置像素点在该高频分解尺度各个方向子带系数上的最大值和最小值差值，得到每一个高频分解尺度上所有位置处的方向子带系数的差值矩阵；/n步骤3：对每一高频分解尺度上所述差值矩阵做直方图统计，根据直方图计算出每个高频分解尺度上的去噪阈值；/n步骤4：对于所有的高频分解尺度，当某一高频分解尺度上某一位置处像素点的各方向子带系数最大最小差值大于阈值时，将该尺度上所有方向系数子带在此位置的值视为目标系数值保留，否则将该...
【技术特征摘要】
1.一种遥感图像斑点噪声消除方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：对所获取的遥感图像进行遥感图像变换域分解；
步骤2：在每一个高频分解尺度上，计算所述遥感图像每一个位置像素点在该高频分解尺度各个方向子带系数上的最大值和最小值差值，得到每一个高频分解尺度上所有位置处的方向子带系数的差值矩阵；
步骤3：对每一高频分解尺度上所述差值矩阵做直方图统计，根据直方图计算出每个高频分解尺度上的去噪阈值；
步骤4：对于所有的高频分解尺度，当某一高频分解尺度上某一位置处像素点的各方向子带系数最大最小差值大于阈值时，将该尺度上所有方向系数子带在此位置的值视为目标系数值保留，否则将该尺度各个方向系数子带在此位置处的值视为噪声系数置0；
步骤5：对所有高频分解尺度上处理过的目标系数进行遥感图像变换域逆变换，得到消噪后图像并输出。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2中所述差值矩阵的计算方法是：
步骤2.1：设遥感图像各像素点为px1,px2,…pxi，在高频分解尺度k的第1，2，…j个方向子带上，像素点pxi所对应的各方向子带系数分别为cn1，cn2,…cnj，计算cn1,cn2,…cnj的最大值和最小值之差，将其作为差值矩阵上像素点pxi位置上的系数；
设差值矩阵上各像素点的系数为d1,d2,…di，则差值矩阵中像素点pxi位置的差值系数di＝max(cn1，cn2,…cnj)-min(cn1,cn2,…cnj)；
步骤2.2：依次对所有像素点计算该像素点所对应的各方向子带系数的最大、最小值及差值，得到尺度k上的差值矩阵。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤3中所述去噪阈值的计算方法是：
步骤3.1：设Qk为所在高频分解尺度k上差值矩阵中所有像素点位置对应的的差值系数矩阵，计算最大差值系数与最小差值系数的差值max(Qk)-min(...
【专利技术属性】
技术研发人员：武鹤龙，赵龙龙，邱政，邓伟，杨冬，刘寅桐，谢志强，潘元璋，朱峰，苏军，张国龙，邢庆龙，姜建平，
申请(专利权)人：中国人民解放军九一三八八部队，
类型：发明
国别省市：广东;44
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