CN106878635A - 一种无效像元的补偿方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种无效像元的补偿方法，包括：根据无效像元间的位置关系，对无效像元进行粗分类，确定孤立无效像元和连通无效像元；根据图像分类法，对遥感图像进行粗分类，得到粗分类结果，记为Class(k)；根据无效像元在遥感图像中的位置，结合无效像元的粗分类和遥感图像的粗分类，对所述无效像元进行二次分类，确定单调区域内的孤立无效像元、单调区域内的连通无效像元、边缘区域内的孤立无效像元和边缘区域内的连通无效像元；依次对四类无效像元进行补偿。通过本发明实现了对可见光近红外面阵COMS相机无效像元的补偿校正，补偿校正精度高，确保了图像的成像质量。

Description

一种无效像元的补偿方法
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种无效像元的补偿方法。
背景技术
可见光近红外面阵CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor，互补金属氧化物半导体)相机拥有上万个像元，
可以直接获取像素阵列式的目标反射太阳光能量的数字图像，但是由于工艺的限制以及由于卫星发射过程和发射后空间环境变化、元器件老化等因素，面阵COMS相机存在一个不可回避的问题，即无效像元的存在，无效像元在图像中表现为无法反映目标真实特性的暗点和亮点，如果不加以补偿校正将严重影响图像的质量。
目前对于红外焦平面CMOS相机的无效像元补偿校正已形成了多种有效的方法，而对于可见光近红外CMOS相机常采用无效像元周边领域的滤波法或相邻领域替代法。
然而，采用的可见光近红外CMOS相机无效像元的补偿校正方法均是从空间处理角度考虑对无效像元进行补偿，未考虑不同相机的辐射响应特性差异，也没有考虑孤立的无效像元和连通的无效像元的差别，因此，在通过现有的补偿校正方案对无效像元进行补偿校正时，补偿校正精度有限，对图像质量的提高有限，严重影响地物分类等其他后续定量化产品的精度。
发明内容
本发明的技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种无效像元的补偿方法，旨在实现对可见光近红外面阵COMS相机无效像元的补偿校正，提高补偿校正精度。
为了解决上述技术问题，本发明公开了一种无效像元的补偿方法，包括：
根据无效像元间的位置关系，对无效像元进行粗分类，确定孤立无效像元Viso(i,j)和连通无效像元
根据图像分类法，对遥感图像进行粗分类，得到粗分类结果，记为Class(k)，其中k∈[1,K]，表示分类数；
根据无效像元在遥感图像中的位置，结合无效像元的粗分类和遥感图像的粗分类，对所述无效像元进行二次分类，确定单调区域内的孤立无效像元Vmono-iso(i,j)、单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)、边缘区域内的孤立无效像元Vedge-iso(i,j)和边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)；
依次对所述单调区域内的孤立无效像元Vmono-iso(i,j)、单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)、边缘区域内的孤立无效像元Vedge-iso(i,j)和边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)对应的数字值进行补偿。
在所述无效像元的补偿方法中，所述根据无效像元在遥感图像中的位置，结合无效像元的粗分类和遥感图像的粗分类，对所述无效像元进行二次分类，确定单调区域内的孤立无效像元Vmono-iso(i,j)、单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)、边缘区域内的孤立无效像元Vedge-iso(i,j)和边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)，包括：
若孤立无效像元Viso(i,j)满足且在N×N的领域内满足则确定孤立无效像元Viso(i,j)为单调区域内的孤立无效像元Vmono-iso(i,j)；其中，
GSD为可见光近红外面阵CMOS相机的地面采样分辨率；
若连通无效像元集内的任一连通无效像元都满足且在N×N的领域内满足则确定连通无效像元Vcon(i,j)为单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)；
若孤立无效像元在N×N的领域内满足且至少满足则确定孤立无效像元Viso(i,j)为边缘区域内的孤立无效像元Vedge-iso(i,j)，其中(k,l)∈([1,K]∩(k≠l))；
若连通无效像元集内的任一连通无效像元在N×N的领域内都满足且至少满足则确定连通无效像元Vcon(i,j)为边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)。
在所述无效像元的补偿方法中，所述依次对所述单调区域内的孤立无效像元Vmono-iso(i,j)、单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)、边缘区域内的孤立无效像元Vedge-iso(i,j)和边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)对应的数字值进行补偿，包括：
利用单调区域中像元与周围像元之间的高度相关性，采用渐变权重方法，分别对单调区域内的孤立无效像元Vmono-iso(i,j)和单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)对应的数字值进行补偿；
在对所有单调区域内的无效像元进行补偿后，利用边缘区域内像元的混合像元特性，采用线性混合光谱模型方法，分别对边缘区域内的孤立无效像元Vedge-iso(i,j)和边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)对应的数字值进行补偿。
在所述无效像元的补偿方法中，所述利用单调区域中像元与周围像元之间的高度相关性，采用渐变权重方法，分别对单调区域内的孤立无效像元Vmono-iso(i,j)和单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)对应的数字值进行补偿，包括：
根据如下公式1，分别对单调区域内的孤立无效像元Vmono-iso(i,j)和单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)对应的数字值DNmono(i,j)进行补偿：
其中：
flag(i+m,j+n)为N×N领域内位置(i+m,j+n)处的无效像元判别指示：若某一像元是无效像元，则flag(i+m,j+n)＝0；若某一像元不是无效像元，则flag(i+m,j+n)＝1；
表示渐变权重因子；
DN(i+m,j+n)为N×N领域内位置(i+m,j+n)处的遥感图像的数值字。
在所述无效像元的补偿方法中，在根据公式1对单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)对应的数字值DNmono(i,j)进行补偿时，所述方法还包括：
根据所述公式1对单调区域内的所有连通无效像元，按照从外向内层层补偿的方式，逐层进行补偿。
在所述无效像元的补偿方法中，所述利用边缘区域内像元的混合像元特性，采用线性混合光谱模型方法，分别对边缘区域内的孤立无效像元Vedge-iso(i,j)和边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)对应的数字值进行补偿，包括：
根据如下公式2，分别对边缘区域内的孤立无效像元Vedge-iso(i,j)和边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)对应的数字值DNedge(i,j)进行补偿：
其中：
和为无效像元(i,j)在类Class(k)和Class(l)的非无效像元行平均值；
p＝[p(k) p(l) p(0)]T，表示线性混合光谱因子。
在所述无效像元的补偿方法中，所述方法还包括：
确定N×N领域内与无效像元(i,j)到边缘距离相等的q∈[1,Q]个非无效像元；
根据确定的q∈[1,Q]个非无效像元和所述公式2，建立如下矩阵方程1：
将根据最小范数解解算得到的矩阵方程1的最优解作为所述线性混合光谱因子。
在所述无效像元的补偿方法中，在根据公式2对边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)对应的数字值DNedge(i,j)进行补偿时，所述方法还包括：
根据所述公式2对边缘区域内的所有连通无效像元，按照从外向内层层补偿的方式，逐层进行补偿。
本发明具有以下优点：
(1)本发明利用可见光近红外面阵CMOS相机无效像元的空间位置特点，结合遥感图像的分类性质，对无效像元依次进行粗分类、细分类，针对不同类别的无效像元可以采用不同补偿方法进行补充，实现了对可见光近红外面阵CMOS相机无效像元的补偿，提高了补偿校正精度。
(2)本发明同时考虑了可见光近红外面阵CMOS相机无效像元所处的位置差异和无效像元所处的区域差异，通过像元的空间相关性与区域辐射的相似性，有效地解决了周边领域滤波法或相邻领域替代法的不足，提高了图像的质量，确保了本发明所述的无效像元的补偿方法具有很高的补偿精度。
(3)本发明所述的无效像元的补偿方法可以应用于可见光近红外面阵CMOS相机，兼顾了补偿校正的精度问题和可实行性，对可见光近红外面阵CMOS相机无效像元补偿具有很强的工程应用意义。
附图说明
图1是本发明实施例中一种无效像元的补偿方法的步骤流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明公共的实施方式作进一步详细描述。
参照图1，示出了本发明实施例中一种无效像元的补偿方法的步骤流程图。在本实施例中，所述无效像元的补偿方法主要可以应用于可见光近红外面阵CMOS相机，对可见光近红外面阵CMOS相机的无效像元进行补偿。
其中，所述无效像元的补偿方法具体可以包括：
步骤101，根据无效像元间的位置关系，对无效像元进行粗分类，确定孤立无效像元Viso(i,j)和连通无效像元
在本实施例中，为了对各无效像元进行有针对性的补偿校正，可以依据无效像元间的位置关系，将无效像元粗分为：与其它无效像元不链接的孤立无效像元Viso(i,j)和与其他无效像元相链接的连通无效像元
步骤102，根据遥感图像分类法，对遥感图像进行粗分类，得到粗分类结果，记为Class(k)，其中k∈[1,K]，表示为分类数。
在本实施例中，为了实现高质量的无效像元的补偿校正，可以采用任意一种适当的图像分类法对遥感图像进行粗分类，优选的，可以采用监督分类或非监督分类或其他有效的分类方法，对遥感图像进行粗分类，用Class(k)表示不同分类的遥感图像，其中k∈[1,K]，表示分类数。
步骤103，根据无效像元在遥感图像中的位置，结合无效像元的粗分类和遥感图像的粗分类，对所述无效像元进行二次分类，确定单调区域内的孤立无效像元Vmono-iso(i,j)、单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)、边缘区域内的孤立无效像元Vedge-iso(i,j)和边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)。
在本实施例中，考虑到临近像元和大气辐射的影响，以及无效像元的位置和遥感图像分类的位置关系，可以将无效像元进一步分为单调区域内的孤立无效像元Vmono-iso(i,j)、单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)、边缘区域内的孤立无效像元Vedge-iso(i,j)和边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)。
其中，四类无效像元的分辨依据可以如下：
若孤立无效像元Viso(i,j)满足且在N×N的领域内满足则确定孤立无效像元Viso(i,j)为单调区域内的孤立无效像元Vmono-iso(i,j)；其中，
GSD为可见光近红外面阵CMOS相机的地面采样分辨率。
若连通无效像元集内的任一连通无效像元都满足且在N×N的领域内满足则确定连通无效像元Vcon(i,j)为单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)。
若孤立无效像元在N×N的领域内满足且至少满足则确定孤立无效像元Viso(i,j)为边缘区域内的孤立无效像元Vedge-iso(i,j)，其中(k,l)∈([1,K]∩(k≠l))。
若连通无效像元集内的任一连通无效像元在N×N的领域内都满足且至少满足则确定连通无效像元Vcon(i,j)为边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)。
步骤104，依次对所述单调区域内的孤立无效像元Vmono-iso(i,j)、单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)、边缘区域内的孤立无效像元Vedge-iso(i,j)和边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)对应的数字值进行补偿。
在本实施例中，可以利用单调区域中某一像元与该某一像元周围的其他像元之间的高度相关性，利用渐变权重方法实现对单调区域内的孤立无效像元以及连通无效像元对应的数字值的补偿。在对所有单调区域内的无效像元进行补偿后，利用边缘区域内像元的混合像元特性，采用线性混合光谱模型方法实现对边缘区域内的孤立无效像元以及连通无效像元对应的数字值的补偿。
下面分别对单调区域内的无效像元的具体补偿流程和边缘区域内的无效像元的具体补偿流程分别进行说明。
1、单调区域内的无效像元的具体补偿流程可以如下：
在本实施例中，在对单调区域内的无效像元进行补偿时，可以利用单调区域中像元与周围像元之间的高度相关性，采用下述公式1渐变权重方法，分别对单调区域内的孤立无效像元Vmono-iso(i,j)和单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)对应的数字值DNmono(i,j)进行补偿，具体的：
根据如下公式1，分别对单调区域内的孤立无效像元Vmono-iso(i,j)和单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)对应的数字值DNmono(i,j)进行补偿：
其中，flag(i+m,j+n)为N×N领域内位置(i+m,j+n)处的无效像元判别指示：若某一像元是无效像元，则flag(i+m,j+n)＝0；若某一像元不是无效像元，则flag(i+m,j+n)＝1；表示渐变权重因子；DN(i+m,j+n)为N×N领域内位置(i+m,j+n)处的遥感图像的数值字。
在本实施例中，对于单调区域内的孤立无效像元Vmono-iso(i,j)，可直接采用公式1进行补偿；对于单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)，可以先对单调区域外围的无效像元采用公式1进行补偿，然后再对单调区域内部的无效像元采用公式1进行补偿，从而实现对单调区域内所有连通无效像元从外向内的层层补偿。换而言之，在对单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)进行补偿时，具体可以：根据所述公式1对单调区域内的所有连通无效像元，按照从外向内层层补偿的方式，逐层进行补偿。
2、边缘区域内的无效像元的具体补偿流程可以如下：
在本实施例中，在对所有单调区域内的无效像元进行补偿后，可以利用边缘区域内像元的混合像元特性，采用下述公式2线性混合光谱模型方法，分别对边缘区域内的孤立无效像元Vedge-iso(i,j)和边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)对应的数字值DNedge(i,j)进行补偿，具体的：
根据如下公式2，分别对边缘区域内的孤立无效像元Vedge-iso(i,j)和边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)对应的数字值DNedge(i,j)进行补偿：
其中：和为无效像元(i,j)在类Class(k)和Class(l)的非无效像元行平均值；p＝[p(k) p(l) p(0)]T，表示线性混合光谱因子。
在本实施例中，线性混合光谱因子p＝[p(k) p(l) p(0)]T的获取方式可以如下：确定N×N领域内与无效像元(i,j)到边缘距离相等的q∈[1,Q]个非无效像元；根据确定的q∈[1,Q]个非无效像元和所述公式2，建立下述矩阵方程1，将根据最小范数解解算得到的矩阵方程1的最优解作为所述线性混合光谱因子。其中，矩阵方程1如下：
在本实施例中，对于边缘区域内的孤立无效像元Vedge-iso(i,j)，可直接采用公式2进行补偿；对于边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)，可以先对边缘区域外围的无效像元采用公式2进行补偿，然后再对边缘区域内部的无效像元采用公式2进行补偿，从而实现对边缘区域内所有连通无效像元从外向内的层层补偿。换而言之，在对边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)进行补偿时，具体可以：根据所述公式2对边缘区域内的所有连通无效像元，按照从外向内层层补偿的方式，逐层进行补偿。
综上所述，本发明利用可见光近红外面阵CMOS相机无效像元的空间位置特点，结合遥感图像的分类性质，对无效像元依次进行粗分类、细分类，针对不同类别的无效像元可以采用不同补偿方法进行补充，实现了对可见光近红外面阵CMOS相机无效像元的补偿，提高了补偿校正精度。
其次，本发明同时考虑了可见光近红外面阵CMOS相机无效像元所处的位置差异和无效像元所处的区域差异，通过像元的空间相关性与区域辐射的相似性，有效地解决了周边领域滤波法或相邻领域替代法的不足，提高了图像的质量，确保了本发明所述的无效像元的补偿方法具有很高的补偿精度。
此外，本发明所述的无效像元的补偿方法可以应用于可见光近红外面阵CMOS相机，兼顾了补偿校正的精度问题和可实行性，对可见光近红外面阵CMOS相机无效像元补偿具有很强的工程应用意义。
以上所述，仅为本发明最佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员的公知技术。

Claims (8)

1.一种无效像元的补偿方法，其特征在于，包括：
根据无效像元间的位置关系，对无效像元进行粗分类，确定孤立无效像元Viso(i,j)和连通无效像元
根据图像分类法，对遥感图像进行粗分类，得到粗分类结果，记为Class(k)，其中k∈[1,K]，表示分类数；
根据无效像元在遥感图像中的位置，结合无效像元的粗分类和遥感图像的粗分类，对所述无效像元进行二次分类，确定单调区域内的孤立无效像元Vmono-iso(i,j)、单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)、边缘区域内的孤立无效像元Vedge-iso(i,j)和边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)；
依次对所述单调区域内的孤立无效像元Vmono-iso(i,j)、单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)、边缘区域内的孤立无效像元Vedge-iso(i,j)和边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)对应的数字值进行补偿。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据无效像元在遥感图像中的位置，结合无效像元的粗分类和遥感图像的粗分类，对所述无效像元进行二次分类，确定单调区域内的孤立无效像元Vmono-iso(i,j)、单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)、边缘区域内的孤立无效像元Vedge-iso(i,j)和边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)，包括：
若孤立无效像元Viso(i,j)满足且在N×N的领域内满足则确定孤立无效像元Viso(i,j)为单调区域内的孤立无效像元Vmono-iso(i,j)；其中，
GSD为可见光近红外面阵CMOS相机的地面采样分辨率；
若连通无效像元集内的任一连通无效像元都满足且在N×N的领域内满足则确定连通无效像元Vcon(i,j)为单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)；
若孤立无效像元在N×N的领域内满足且至少满足则确定孤立无效像元Viso(i,j)为边缘区域内的孤立无效像元Vedge-iso(i,j)，其中(k,l)∈([1,K]∩(k≠l))；
若连通无效像元集内的任一连通无效像元在N×N的领域内都满足且至少满足则确定连通无效像元Vcon(i,j)为边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依次对所述单调区域内的孤立无效像元Vmono-iso(i,j)、单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)、边缘区域内的孤立无效像元Vedge-iso(i,j)和边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)对应的数字值进行补偿，包括：
利用单调区域中像元与周围像元之间的高度相关性，采用渐变权重方法，分别对单调区域内的孤立无效像元Vmono-iso(i,j)和单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)对应的数字值进行补偿；
在对所有单调区域内的无效像元进行补偿后，利用边缘区域内像元的混合像元特性，采用线性混合光谱模型方法，分别对边缘区域内的孤立无效像元Vedge-iso(i,j)和边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)对应的数字值进行补偿。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用单调区域中像元与周围像元之间的高度相关性，采用渐变权重方法，分别对单调区域内的孤立无效像元Vmono-iso(i,j)和单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)对应的数字值进行补偿，包括：
根据如下公式1，分别对单调区域内的孤立无效像元Vmono-iso(i,j)和单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)对应的数字值DNmono(i,j)进行补偿：
其中：
flag(i+m,j+n)为N×N领域内位置(i+m,j+n)处的无效像元判别指示：若某一像元是无效像元，则flag(i+m,j+n)＝0；若某一像元不是无效像元，则flag(i+m,j+n)＝1；
表示渐变权重因子；
DN(i+m,j+n)为N×N领域内位置(i+m,j+n)处的遥感图像的数值字。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在根据公式1对单调区域内的连通无效像元Vmono-con(i,j)对应的数字值DNmono(i,j)进行补偿时，所述方法还包括：
根据所述公式1对单调区域内的所有连通无效像元，按照从外向内层层补偿的方式，逐层进行补偿。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用边缘区域内像元的混合像元特性，采用线性混合光谱模型方法，分别对边缘区域内的孤立无效像元Vedge-iso(i,j)和边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)对应的数字值进行补偿，包括：
根据如下公式2，分别对边缘区域内的孤立无效像元Vedge-iso(i,j)和边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)对应的数字值DNedge(i,j)进行补偿：
其中：
和为无效像元(i,j)在类Class(k)和Class(l)的非无效像元行平均值；
p＝[p(k) p(l) p(0)]T，表示线性混合光谱因子。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定N×N领域内与无效像元(i,j)到边缘距离相等的q∈[1,Q]个非无效像元；
根据确定的q∈[1,Q]个非无效像元和所述公式2，建立如下矩阵方程1：
将根据最小范数解解算得到的矩阵方程1的最优解作为所述线性混合光谱因子。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在根据公式2对边缘区域内的连通无效像元Vedge-con(i,j)对应的数字值DNedge(i,j)进行补偿时，所述方法还包括：
根据所述公式2对边缘区域内的所有连通无效像元，按照从外向内层层补偿的方式，逐层进行补偿。
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