CN108154470A - 一种遥感图像处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种遥感图像处理方法，包括：获取原始遥感图像I0；检测按照时间序列取得的多个图像间的位置偏差量；根据所述位置偏差量，在分辨率比所述多个图像高的高分辨率空间上，对该多个图像进行合成，生成高分辨率合成图像；对高分辨率合成图像进行滤波处理；对图像进行辐射校正，消除细小条纹噪声：通过重采样，将高分辨率合成图像缩小，生成变换图像；计算作为所述多个图像的基准的基准图像与所述变换图像之间的相关度；校正所述高分辨率合成图像。得到图像处理后的合成遥感图像I1；通过本发明的遥感图像处理方法，能够快速有效改进图像质量，并且可以对图像处理效果进行完备、准确、客观的检验。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理领域，具体地，涉及一种遥感图像处理方法。
背景技术
随着人们获取遥感图像数据的能力不断提高和遥感技术的迅猛发展以及新型传感器的不断涌现，具有不同物理特性的传感器所产生的遥感图像不断增多，在同一地区往往可以获得大量的不同尺度、不同光谱、不同时相的多源图像数据信息。这些遥感图像数据在时间、空间和光谱方面差异很大，而各种传感器提供的遥感图像数据又各有特点。并且，受光照条件、大气状况、传感器等诸多因素的影响，成像设备所获取的遥感图像的与被拍摄地物往往存在一定的偏差。图像失真难免会影响后续分析和解译结果的正确性和稳定性。面对目前呈指数级增长的海量遥感图像，如何自动、快速、稳定地处理遥感图像，成为人们关心和研究的热点问题，也是具有高度挑战性的难点问题。
随着信息技术和传感器技术的发展，遥感图像的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率均大幅提高，对遥感图像进行处理的运算量也随之大幅增加，从而造成现有的遥感图像的处理技术无法满足实际需要。因此，研发准确、实用的遥感图像处理方法，变得尤为迫切和必要。
发明内容
基于本领域的技术缺陷，本发明提供了一种遥感图像处理方法，其包含以下步骤：
步骤1，获取原始遥感图像I0序列及其图像参数；获取拍摄所述遥感图像的卫星和相机的参数；
步骤2，检测按照时间序列取得的多个图像间的位置偏差量；
步骤3，根据所述位置偏差量，在分辨率比所述多个图像高的高分辨率空间上，对该多个图像进行合成，生成高分辨率合成图像；
步骤4，对高分辨率合成图像进行滤波处理；对图像进行辐射校正，消除细小条纹噪声：
步骤5，通过重采样，将高分辨率合成图像缩小，生成变换图像；
步骤6，按照每个区域，计算作为所述多个图像的基准的基准图像与所述变换图像之间的相关度；
步骤7，以所述相关度越高、所述基准图像的合成比率越小的方式，校正所述高分辨率合成图像。
步骤8，得到图像处理后的合成遥感图像I1，并获取其图像参数；
步骤9，建立图像处理效果检验模型，对遥感图像处理效果进行检验。
优选地，其中，所述步骤4，对高分辨率合成图像进行滤波处理，采用的滤波函数为低通滤波器，过滤掉数据的高频部分，而保留数据的低频部分。
优选地，其中，所述低通滤波器的截止频率为最高频率的十分之一到二十分之一。
优选地，其中，根据卫星移动方向和移动距离，按照每个区域，计算位置偏差量。
优选地，其中，根据位置偏差量，在所述高分辨率空间上配置所述多个图像的各像素，并对未被配置的像素进行插值。
优选地，其中，将所述基准图像放大为与所述高分辨率合成图像相同的尺寸来生成放大图像，并以根据所述相关度确定出的合成比率对所生成的放大图像和所述高分辨率合成图像进行合成。
通过本发明的遥感图像处理方法，能够快速有效改进图像质量，并且可以对图像处理效果进行完备、准确、客观的检验。
附图说明
图1本发明所提出的方法流程图。
具体实施方式
为了更好地理解本发明，下面结合附图参考实施例的描述，对本发明的方法进行进一步的说明。
为了全面理解本发明，在以下详细描述中提到了众多具体细节。但是本领域技术人员应该理解，本发明可以无需这些具体细节而实现。在实施例中，不详细描述公知的方法、过程、组件、电路，以免不必要地使实施例繁琐。
参见图1所示，本发明所提出的一种遥感图像处理方法，其包含以下步骤：
步骤1，获取原始遥感图像I0序列及其图像参数；获取拍摄所述遥感图像的卫星和相机的参数；
步骤2，检测按照时间序列取得的多个图像间的位置偏差量；
步骤3，根据所述位置偏差量，在分辨率比所述多个图像高的高分辨率空间上，对该多个图像进行合成，生成高分辨率合成图像；
步骤4，对高分辨率合成图像进行滤波处理；对图像进行辐射校正，消除细小条纹噪声：
步骤5，通过重采样，将高分辨率合成图像缩小，生成变换图像；
步骤6，按照每个区域，计算作为所述多个图像的基准的基准图像与所述变换图像之间的相关度；
步骤7，以所述相关度越高、所述基准图像的合成比率越小的方式，校正所述高分辨率合成图像。
步骤8，得到图像处理后的合成遥感图像I1，并获取其图像参数；
步骤9，建立图像处理效果检验模型，对遥感图像处理效果进行检验。
优选地，其中，所述步骤4，对高分辨率合成图像进行滤波处理，采用的滤波函数为低通滤波器，过滤掉数据的高频部分，而保留数据的低频部分。
优选地，其中，所述低通滤波器的截止频率为最高频率的十分之一到二十分之一。
优选地，其中，根据卫星移动方向和移动距离，按照每个区域，计算位置偏差量。
优选地，其中，根据位置偏差量，在所述高分辨率空间上配置所述多个图像的各像素，并对未被配置的像素进行插值。
优选地，其中，将所述基准图像放大为与所述高分辨率合成图像相同的尺寸来生成放大图像，并以根据所述相关度确定出的合成比率对所生成的放大图像和所述高分辨率合成图像进行合成。
优选地，其中，所述步骤1，获得拍摄遥感图像的卫星和相机的参数，
所述卫星参数包括：卫星名称、指向精度、轨道高度、全色分辨率、多光谱分辨率、成像幅宽；
所述相机参数包括：相机名称、焦距、光圈值、像素、各项MTF参数。
优选地，其中，还包括对原始遥感图像的图像灰度化处理。
优选地，其中，获取的I0，I1的图像参数包括分辨率。
优选地，其中，所述步骤9，建立图像处理效果检验模型，还包括计算遥感图像处理效果检测指标，所述检测指标包括：信噪比指标、MTF指标、信息含量指标、相关退化度指标。
优选地，其中，所述信噪比指标S/N具体为：
其中，f为相机焦距，F为相机光圈值，B为相机入口处的辐射亮度，τoptics为光学系统透过率，η为光学系统遮栏比，Ntdi为TDICCD积分级数,tint为TDICCD行积分周期，RCCD为CCD响应度,Pef为相机有效像素，Nshot、Ndark、Nread、NFPN分别为CCD及信号处理电路中存在散粒噪声、暗电流噪声、读出噪声、固定模式噪声。
优选地，其中，MTF为系统调制传递函数，所述MTF指标具体为：
MTF＝MTF静态·MTF动态
MTF静态＝MTF光学设计·MTF光学加工·MTF光学装调·MTFCCD器件·MTF电路
其中，N是TDICCD积分级数,Δp是非正常像移量,f归一化是归一化的空间频率。
优选地，其中，所述信息含量指标C具体为：
其中，图像中各像素点i的灰度值集合为{Si,i＝1,2,...,n}，其对应出现的概率为{Ai,i＝1,2,...,n}，W为成像幅宽；
优选地，其中，相关退化度指的是图像处理后，与原始遥感图像相比，图像质量退化的程度，所述相关退化度指标RL具体为：
其中，S0、S1分别为原始遥感图像和处理后的遥感图像中像素点的灰度值，分别为原始遥感图像和处理后的遥感图像中像素点灰度值的均值，图像中各像素点i的灰度值集合为{Si,i＝1,2,...,n}，R0和R1分别为原始遥感图像和处理后的遥感图像的分辨率。
优选地，其中，所述步骤9，图像处理效果检验模型IQT具体为：
其中，wi为用户输入的效果检验参数权重，∑wi＝1，为效果检验参数权重wi的拟合函数，作为效果检验模型各项指标的系数，IQT评分输出范围为0-100分,其中100分为图像质量最满意，0分为图像质量最不满意，优选将星下点高质量图像作为100分参考标准。
可见，通过本发明的遥感图像处理方法，能够快速有效改进图像质量，并且可以对图像处理效果进行完备、准确、客观的检验。
这里只说明了本发明的优选实施例，但其意并非限制本发明的范围、适用性和配置。相反，对实施例的详细说明可使本领域技术人员得以实施。应能理解，在不偏离所附权利要求书确定的本发明精神和范围情况下，可对一些细节做适当变更和修改。
Claims (6)
1.一种遥感图像处理方法，其包含以下步骤：
步骤1，获取原始遥感图像I0及其图像参数；获取拍摄所述遥感图像的卫星和相机的参数；
步骤2，检测按照时间序列取得的多个图像间的位置偏差量；
步骤3，根据所述位置偏差量，在分辨率比所述多个图像高的高分辨率空间上，对该多个图像进行合成，生成高分辨率合成图像；
步骤4，对高分辨率合成图像进行滤波处理；对图像进行辐射校正，消除细小条纹噪声：
步骤5，通过重采样，将高分辨率合成图像缩小，生成变换图像；
步骤6，按照每个区域，计算作为所述多个图像的基准的基准图像与所述变换图像之间的相关度；
步骤7，以所述相关度越高、所述基准图像的合成比率越小的方式，校正所述高分辨率合成图像。
步骤8，得到图像处理后的合成遥感图像I1，并获取其图像参数；
步骤9，建立图像处理效果检验模型，对遥感图像处理效果进行检验。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述步骤4，对高分辨率合成图像进行滤波处理，采用的滤波函数为低通滤波器，过滤掉数据的高频部分，而保留数据的低频部分。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述低通滤波器的截止频率为最高频率的十分之一到二十分之一。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，根据卫星移动方向和移动距离，按照每个区域，计算位置偏差量。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，根据位置偏差量，在所述高分辨率空间上配置所述多个图像的各像素，并对未被配置的像素进行插值。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述基准图像放大为与所述高分辨率合成图像相同的尺寸来生成放大图像，并以根据所述相关度确定出的合成比率对所生成的放大图像和所述高分辨率合成图像进行合成。
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Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN111340755A (zh) * | 2020-02-11 | 2020-06-26 | 南阳理工学院 | 一种遥感图像处理方法 |
| CN111639543A (zh) * | 2020-04-26 | 2020-09-08 | 山东科技大学 | 一种基于马尔科夫随机场的高光谱遥感影像湿地分类方法 |
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2016
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Cited By (3)
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| CN111340755A (zh) * | 2020-02-11 | 2020-06-26 | 南阳理工学院 | 一种遥感图像处理方法 |
| CN111340755B (zh) * | 2020-02-11 | 2023-06-02 | 南阳理工学院 | 一种遥感图像处理方法 |
| CN111639543A (zh) * | 2020-04-26 | 2020-09-08 | 山东科技大学 | 一种基于马尔科夫随机场的高光谱遥感影像湿地分类方法 |
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| PB01 | Publication | ||
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20180612 |
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |