一种改进的矩匹配方法在CMODIS数据条带去除中的应用

由于传感器之间对接受的地物辐射信号的响应特性不同,导致CMODIS数据中的许多波段含有大量的条带。这些噪声严重影响了CMODIS数据的解译和信息提取。介绍了几种常用在TM、MSS、SPOT等多传感器光谱仪中条带去除方法,提出了一种改进矩匹配方法用于CMODIS数据中的条带去除,并比较了这种方法和其它几种常用方法对几何纠正前非均匀地物分布的CMODIS数据的去条带噪声结果。结果表明这种新方法要优于以上提到的几种常用方法,具有很好的去条带噪声效果,同时保持图像原有的的信息。这种方法在其它多传感器遥感图像的条带噪声去除中也有很强的适用性。     

遥感分类图像条带噪声的去除

在介绍了几种常用于TM、MSS、SPOT等多传感器遥感图像中条带噪声去除方法的基础上,提出了一种综合利用IDL语言和常用遥感软件(主要为ENVI、ERDAS等)对分类后图像进行条带处理的新方法。并以2005年北京市SPOT图像为试验数据,对该方法进行了尝试。结果表明,利用该方法可弥补一些条带噪声去除方法的弊端,有效地去除分类后图像上的条带噪音;同时避免了分类前期条带去除过程中对条带像元值的不正确计算,以及对图像上正确像元的影响而导致的后期遥感分类过程中的错分误分问题,从而可以有效地提高遥感分类精度。这种方法在其它多传感器遥感图像的条带噪声去除中也有很强的适用性。     

陆地卫星多光谱扫描图象错位条带的纠正

本文介绍用电子计算机对陆地卫星多光谱扫描遥感图象的错位条带进行纠正的方法.错 位条带出现的位置和错动距离是随机的.纠正这种条带需要知道两个值:错位所在的行号和 错开的象元数.在显示屏幕上用人眼做这项工作费时费力.本文介绍用相关技术或序贯相 似性检测算法自动计算上述两个数值,进而完成错位条带纠正的方法.     

基于小波变换的图像条带噪声去除方法

条带噪声的存在不但妨碍高光谱图像的目视判读,而且制约高光谱遥感的定量应用。针对小波变换法条带噪声去除过程中遇到的条带噪声和图像有用信息难以有效分离的问题,根据小波变换的方向性和数学显微镜特性,提出了一种新的基于小波变换的条带噪声去除方法。这种方法首先对含有条带噪声的图像进行一定层数的小波分解;然后对每一层分解得到的与条带噪声分布方向相同的子图像再进行一定层数的小波分解,从而实现条带噪声和图像有用信息的有效分离,将含有条带噪声的子图像置零;最后利用小波反变换得到去除条带噪声的图像。以欧洲空间局PROBA卫星上搭载的CHRIS高光谱数据为例,采用相关系数(R)、结构相似度(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)3个定量指标,对比分析了新方法与矩匹配法、傅立叶滤波法和小波阈值法的条带噪声去除效果。结果表明新方法去噪后的图像具有最高的R、SSIM和PSNR,新方法能够有效地去除高光谱图像中的条带噪声,同时较好地保留了原始图像的有用信息。
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基于纹理分析的去噪声方法研究

中巴资源一号卫星高分辨率CCD相机接收的图像数据,灰度值偏低,对比度较差,且存在明显的条带噪声;当图像被增强时,这种条带更加突出,严重影响了图像的质量以及清晰度,不利于数据的应用。从与以往不同角度出发,提出了基于纹理分析的去条带方法。即将图像上具有特定特征的噪声信息看作是某种对应的纹理特征,在基于纹理特征滤波法去噪声基础上,再用灰度共生矩阵法进一步进行直方图平滑,以消除局部噪声。同时将此方法与基于统计的均值调节法进行对比分析。     

基于小波变换的多波段遥感图像条带噪声的去除

介绍了几种在TM，MSS，SPOT等多传感器遥感图像中条带噪声去除方法的特点，提出了一种基于小波变换的条带噪声去除方法，并以几何纠正前的非均匀地物分布的CMODIS图像为实验数据，对这些方法的去条带噪声效果作了比较。结果表明，本提出的方法要优于以前的几种常用方法，具有很好的去条带效果，同时较好地保持了原图像的特征。这种方法在其它多传感器遥感图像的条带噪声去除中也有很强的适用性。     

MODIS 影像条带噪声去除的自相关插值法

条带噪声是影响MODIS 影像质量和反演精度的一个重要因子。针对MODIS 第五波段影像条带特征, 系统地分析了其形成的原因, 比较了几种常用条带噪声去除方法并讨论了其具体应用的局限性。应用常用的傅立叶变换法进行了MODIS 条带去除试验, 并根据MODIS 影像数据的自相关性提出了自相关插值法去除MOD IS 影像条带噪声的方法。两种方法在MODIS 条带噪声去除实验结果的均值和标准偏差的比较表明自相关插值法在去除MODIS 影像条带噪声方面要明显优于傅立叶变换法。     

分段线性动态矩匹配条带去除

由于探测器之间对接收的地物辐射信号的响应特征不同,导致遥感数据含有条带噪声,严重影响了图像质量及后续的定量计算。针对探测器响应函数在图像低值区及高值区呈非线性的特点,在着重分析矩匹配方法的基础上,提出分段线性动态矩匹配条带去除方法。方法设定阈值分割高中低值域统计区间,对探测器响应函数进行分段线性拟合,并对探测器每一分图像动态采用其领域内均值和标准差作为参考值进行条带纠正。应用TM数据第4波段及环境一号卫星高光谱数据进行去条带实验,并定性和定量地比较了该方法与动态矩匹配、傅里叶变换、自动均衡化曲线方法的去条带效果。结果表明该方法能够在保留图像基本信息的前提下,获得最佳的去条带效果,尤其能够提高非均匀地物分布区域内水体的条带去除效果。     

基于变换域的条带噪声去除方法

为解决线扫描图像中的条带噪声干扰问题,提出了傅里叶变换与小波分解相结合的变换域条带噪声去除方法。首先对图像进行多尺度小波分解,将包含条带噪声的小波子带与包含图像信息的小波子带分离;然后对含有条带噪声的小波子带进行傅里叶变换,并对变换系数进行带阻滤波以消除条带噪声。利用实际采集的带有条带噪声的棉花异性纤维图像进行仿真实验,结果表明:傅里叶变换与小波分解相结合的方法,去噪效果明显优于单独使用傅里叶变换或小波分解的方法,既能有效地去除图像中的条带噪声,又能较好地保持图像的细节信息。     

HJ-1 A高光谱数据的条带噪声去除方法研究

针对环境减灾小卫星的高光谱图像条带的特点,提出了基于光谱空间连续性的倾斜条带去除方法。高光谱数据的光谱分辨率达到纳米级,光谱波段多,在一定范围内可以连续成像,具有光谱空间的连续性,基于光谱空间连续性的条带去除方法利用了光谱空间连续性的这一重要特点。本文在考虑了图像条带噪声的倾斜角度的基础上,成功地将该方法应用于批量的环境减灾小卫星2级高光谱数据,进行了相对辐射校正的研究,并将相邻列均衡方法应用于单幅环境减灾小卫星2级高光谱数据,对比二者的单幅图像条带去除效果,结果证明基于光谱空间连续性的条带去除方法较相邻列均衡方法更适合于对环境减灾小卫星的2级高光谱数据进行条带噪声的去除。     

一种高光谱图像条带噪声去除改进算法

传统的矩匹配方法改变了图像在成像行或列方向的均值分布,使原始图像信息发生了较大改变。在分析HJ-1-A星超光谱图像条带噪声的基础上,提出了一种改进的矩匹配方法,将传统矩匹配算法中参考图像的平均值和标准差分别用平滑滤波处理后的列均值和方差来代替。实验结果表明,与传统矩匹配方法相比,该方法能减少图像信息的丢失,并能在保持原始图像特征的前提下有效地去除条带噪声。这种方法在其它多传感器遥感图像的条带噪声去除中也有很强的适用性。     

高光谱图像条带噪声去除算法研究

高光谱图像中往往存在严重的条带噪声,与常见噪声具有很大不同,现有的去噪方法对其不能完全适用。利用平滑滤波思想结合传统的矩匹配方法,对传统的矩匹配条带去除方法进行改进,对HJ-1-A卫星高光谱图像进行实验、研究,利用多种图像质量评价标准,将算法去条带后图像与传统的和已有的改进算法去条带后图像进行对比、评价,找出去条带效果好、原始图像信息保留能力强、适应性强的改进的矩匹配方法来应用于高光谱图像条带噪声的去除。     

一种改进的CHRIS/PROBA垂直条带去除方法

多角度高光谱高空间分辨率的CHRIS数据是新一代小卫星PROBA平台上的CHRIS传感器获取的又一卓越的遥感数据源,虽然其数据有诸多优势,但也有一个缺陷:在图像上垂直条带噪声污染严重。本文在San-dra Mannheim提出的去除此类噪声的方法基础上,对该方法进行了另一种途径的探索,基于图像分割的原理,将图像分成灰度相近的几个片段,逐片断应用最小二乘法的多项式拟合,然后将去过条带的片段整合成一幅完整的图像。通过试验证明,用该途径实现的这种方法在地物复杂图像灰度变化剧烈的影像上取得了优越于其他方法的效果,并且证实,对于具有同类条带噪声的OMIS(Airborne Operational Modular Imaging Spectrometer),该方法也取得了比较好的效果,因而值得推广。     

断口图像中疲劳条带的自动分割与测量

金属断口图像中疲劳条带区域的分割和间距的测量是断口定量分析疲劳寿命和疲劳应力的重要部分.提出条带区域的粗细两级自动分割方法,并建立条带间距测量的自相关函数法模型:首先,利用灰度共生矩阵的熵对断口进行粗分割,得到条带类区域;用平方差累积法确定条带的方向,再分别在条带法向和切向上对图像进行细分割,确定出条带矩形区域;然后,采用自相关函数法计算条带间距.实际的断口图像样本测试表明本文的方法在疲劳条带的自动分割与测量中是有效的.     

大区域稀疏控制条件下的多条带InSAR数据的联合定标研究

利用干涉SAR的DEM做大区域测图应用中,针对干涉SAR多条带拼接时出现的重叠区高程不一致问题,首次提出了利用条带间重叠区连接点进行多条带联合定标方案,减少了地面控制点的数量需求,降低了野外采集地面控制点的工作量,解决了多条带干涉SAR数据的高程不一致问题,突破了干涉SAR技术用于大区域测图的瓶颈。同时为了解决大区域多普勒中心频率的漂移问题,提出利用控制点估计多普勒中心频率线性漂移的方法。利用中国科学院电子学研究所自主设计、研制的机载干涉SAR系统数据,进行了定标处理实验,验证了方法的正确性和有效性。     

“泰景四号01星”遥感影像条带噪声去除方法

泰景四号01星是全球首颗直接用于动目标检测的遥感卫星，提供全色双条带推扫数据，一次推扫任务可以完成两个拥有可控时间差的条带影像采集。在双条带影像存在条带噪声的条件下，需避免噪声引起的目标漏检与误检，为此，提出了一种顾及帧间一致性的去条带方法。首先，使用实验室辐射定标参数去除大部分微弱条带；然后，利用配准后两谱影像之间列均值统计特征差异，对条带噪声定位并进行像素补偿。实验结果表明，该方法在定性和定量评价上均取得了良好的效果，能够在提高影像质量的同时兼顾算法处理效率。     

MODIS影像条带噪声去除方法研究

条带噪声是影响MODIS影像质量的一个重要因子。分析了MODIS条带噪声形成的主要原因和特点,比较了几种常用条带噪声去除方法及其局限性,着重提出和改进了利用傅立叶变换法、小波变换法和插值法去除MODIS影像条带噪声。上述3种方法都能在一定程度上去除MODIS影像条带噪声。对实验结果的均值、标准偏差以及边缘保留的比较结果表明,在去除MODIS影像条带噪声方面,插值法优于小波变换,而小波变换优于傅立叶变换。     

MODIS影像条带噪声行的判断及去除研究

为了提高MODIS_L1B含有条带噪声的波段5和波段27的影像质量,基于MODIS的扫描特性提出了一种通过扫描带行均最大值判断条带噪声行的方法。去除影像的噪声行时,在波段5的单行邻域插值法基础上,针对波段27提出了一种相邻多行插值方法。最后,通过对比原始数据和去条带噪声后数据的差值图、行均值图和数值分析来证实条带噪声处理效果。结果表明:该方法可以精确判断这两个波段影像的所有条带噪声行,且对条带噪声去除效果较好,去除条带过程简单且适用于复杂场景的光谱图像。     

一种CBERS-02星CCD原始条带噪声处理方法

在简略分析辐射均衡、矩匹配和直方图匹配的基础上,提出了一种直方图匹配结合线性方向滤波的方法来去除CBERS\|02星图像数据中存在的条带噪声。其中直方图匹配用于消除探测元间的条带噪声,线性方向滤波用于消除横向随机条带噪声和剩余的列向条带噪声。实验结果表明,该方法不仅能很好地消除CBERS\|02卫星图像条带噪声,而且保留了图像上有用的信息。最后,从定性和定量两个方面进一步验证了该方法的有效性。     

MOD09A1数据产品中缺失条带的插补方法

MODIS地表反射率产品(MOD09A1)是MODIS系列化数据产品中一项重要而基础性的产品。在实际应用中发现该数据产品中仍然继承了原始数据固有的条带缺失问题,且随着数据投影转换,缺失数据在表现为条带状的同时,表现出新的分布特点,以往的插补方法不再适用。利用MOD09A1数据集中描述MODIS数据获取和处理质量的QC数据逐一确定单个缺失像元的准确位置,采用其8邻域内的非缺失像元均值对缺失像元进行插补,在对非条带信息不产生影响的前提下实现了MOD09A1缺失条带的去除,从而确保了该产品数据的质量。选用不同年份不同天数的3景数据进行处理,并将模拟的条带缺失数据采用本文方法处理的结果与真实数据比较,以及将同一条带缺失数据采用不同方法处理的结果比较,结果显示本文方法对于MOD09A1数据条带去除优于以往的方法,并具有普适性和可靠性。
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