【技术实现步骤摘要】
顾及区域响应差异的面阵卫星影像相对辐射校正方法
[0001]本专利技术属于遥感影像相对辐射校正
,具体涉及一种顾及区域响应差异的面阵卫星影像相对辐射校正方法。
技术介绍
[0002]面阵卫星影像在成像过程中由于探测器在空间上的响应不一致、在时间上的不稳定性、以及电路噪声所引起的非均匀性辐射失真,不仅降低了影像的视觉质量,还会对影像的分析和后续处理产生影响。研究面阵卫星相对辐射校正,消除面阵卫星影像由于非均匀性辐射失真引起的成像质量退化,对提升面阵卫星影像辐射质量具有重要意义。
[0003]对于面阵卫星影像相对辐射校正,目前大多数校正方法都是基于实验室辐射定标,利用积分球产生的不同辐亮度来建立面阵卫星影像灰度值与积分球出口辐照度之间的响应关系。常见的方法有单点校正、两点校正和多点校正。由于单点校正算法只补偿每个像素的偏移量,当目标的辐亮度偏离标定点时,校正效果会变差。两点校正的效果受到动态范围的限制,当像素之间的响应不一致性较大时,校正会有偏差。多点校正算法本质上是两点校正的扩展,用多点校正来逼近非线性响应特性曲 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种顾及区域响应差异的面阵卫星影像相对辐射校正方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,利用非下采样轮廓波变换NSCT去除影像粗特征;步骤1.1,利用NSCT变换将原始影像分解为一个低频子带和多个高频子带;步骤1.2,利用双边滤波更新低频子带系数,获得低频子带中的粗特征,同时通过分层阈值更新低频子带系数,通过判断高频子带系数是否与影像的边缘和轮廓相对应,然后将边缘信息和影像像轮廓信息视为“噪声”过滤掉,保留高频子带中的粗特征;步骤1.3,基于更新的低频子带系数和高频子带系数进行NSCT逆变换,重建原始影像的粗特征,并去除影像的粗特征;步骤2,基于区域协方差矩阵去除影像精细特征;步骤2.1,对去除粗特征的影像进行视觉特征编码;步骤2.2,利用区域协方差矩阵结合视觉特征编码度量影像块中心像素之间的相似性;步骤2.3,提取并去除精细特征,得到只含有系统噪声和随机噪声的影像;步骤3,构建并使用顾及区域响应差异的先验模型获取相对辐射校正系数,并对同一传感器获取的其他影像进行相对辐射校正处理;步骤3.1,构建顾及区域响应差异的先验模型;步骤3.2,优化顾及区域响应差异的先验模型,并消除随机噪声;步骤3.3,根据估计得到的相对辐射校正系数,对同一传感器获取的其他影像进行相对辐射校正。2.如权利要求1所述的一种顾及区域响应差异的面阵卫星影像相对辐射校正方法,其特征在于:步骤1.1中通过NSCT变换对原始影像进行分解后,将获得一个低频子带和多个高频子带,粗特征主要存在于在低频子带中,影像的边缘、轮廓信息以及噪声都包含在高频子带中;影像可以看作由特征信息和噪声两部分构成,其中特征信息分为粗特征和精细特征,噪声分为随机噪声和系统噪声,考虑到系统噪声是一种乘性噪声,使用下式表示一幅影像的构成:Y
x,y
=C
x,y
×
F
x,y
×
K
x,y
+N
x,y
(1)式中,Y
x,y
表示原始影像在(x,y)的灰度值,C
x,y
是粗特征影像在(x,y)处的灰度值,F
x,y
表示精细特征影像在(x,y)处的灰度值,N
x,y
是随机噪声,K
x,y
表示系统噪声影像在(x,y)处的灰度值,系统噪声以乘性规则作用于不含噪声的影像。3.如权利要求2所述的一种顾及区域响应差异的面阵卫星影像相对辐射校正方法,其特征在于:步骤1.3中去除粗特征的影像可表示为;式中,T
x,y
表示去除粗特征的影像在(x,y)处的灰度值,Y
x,y
表示原始影像在(x,y)的灰度值,C
x,y
是粗特征影像在(x,y)处的灰度值,F
x,y
表示精细特征影像在(x,y)处的灰度值,N
x,y
是随机噪声,K
x,y
表示系统噪声影像在(x,y)处的灰度值。4.如权利要求1所述的一种顾及区域响应差异的面阵卫星影像相对辐射校正方法,其特征在于:步骤2.1中将去除粗特征的影像分割为大小相同、彼此之间有重叠的尺寸为
的影像块,然后对每个影像块进行视觉特征编码,编码公式如下:式中,表示以位置(x,y)为中心的尺寸为影像块的视觉特征,V
X,Y
中每一行表示影像块内的各个像素,每一列对应像素的7个视觉特征,T
X,Y
表示影像块在(X,Y)处的向量化的强度值,和分别是通过离散滤波器[
‑
1 0 1]计算的T
X,Y
在水平方向和垂直方向上的一阶导数,和分别表示利用离散滤波器[
‑
1 2
ꢀ‑
1]计算的T
X,Y
在水平和垂直方向上的二阶导数,X和Y分别表示影像块内像素的坐标。5.如权利要求4所述的一种顾及区域响应差异的面阵卫星影像相对辐射校正方法,其特征在于:步骤2.2中影像块中心像素间相似性的计算方式如下:式中,d
x,y,i,j
表示位置(x,y)和(i,j)...
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