基於統計約束模型的線陣掃描圖像非均勻性校正方法
2023-07-26 00:47:56 2
專利名稱：基於統計約束模型的線陣掃描圖像非均勻性校正方法
技術領域：
本發明涉及一種線陣掃描圖像的非均勻性校正方法，具體地說，是一種基於統計約束模型的機載推帚式數字成像系統圖像非均勻性校正方法。
背景技術：
推帚掃描成像系統受線性CCD探測器單元的空間非均勻性的影響目前是不能避免的，這種非均勻形式使獲得的圖像質量下降，影響視覺效果或者後續的應用。非均勻性校正(NUC)算法的任務就是補償空間非均勻性、提高圖像質量。非均勻校正技術可分為兩類，基於標定和基於場景的校正技術。定標法在需要精確測量溫度的應用中是必要的。然而，在很多實際應用中不需要十分精確的結果，而只需相應的非均勻性補償來消除固定模式噪聲。
在航空遙感與測繪業中，航空數字相機是未來航空攝影發展的趨勢，目前並存兩種高空間分辨力數字相機——面陣框幅式和線陣推掃式，其中線陣推掃式相機每行像元數多、視場較寬，又利用位置姿態測量系統解決了定位難題，因而目前已經頗受重視。推掃成像的高空間分辨力數字相機每次對地面的垂直於飛行方向的一行像元成像，頻率一般高達200Hz，每10分鐘就能採集超過10萬行圖像，數據量大，因此對整幅圖像進行校正，一方面需要高效，另一方面由於數據採集過程中可能存在的儀器狀態、環境變化，需要引入相應的算法對校正參數進行實時修正或更新，提高校正效果。
發明內容
本發明的目的在於針對現有遙感系統中高光譜成像儀獲得的圖像數據，對其灰度進行非均勻性校正，以求達到較好的圖像質量。基於場景的非均勻性校正受地物的影響大，本發明通過統計加權的方法，來修正校正參數模型係數，用以減小地物對校正參數的影響。
本發明的技術方案如下根據本發明的一種基於統計約束模型的線性推帚式圖像非均勻性校正方法，系直接以輻射定標或原始圖像統計和圖像數據作為處理分析的對象進行校正參數模型計算和其係數約束處理，其步驟包括a.通過輻射定標或圖像統計等方法得到初始校正參數模型；b.生成新校正參數讀取一個圖像塊，對圖像數據進行數學統計，得到非均勻性校正模型所需要的統計數據，從而生成新的基於場景的校正參數；c.更新校正參數根據參數更新模型利用圖像統計數據和新校正參數對原始校正參數進行修正，得到更新的校正參數；d.利用更新後的校正參數對圖像塊進行非均勻性校正，輸出校正圖像；e.讀取下一個的圖像塊，重複步驟b～d，直到完成整個圖像校正。
進一步在步驟b中，還利用加權統計等方法得到新的校正係數，假設在整個圖像範圍內任一波段的每個探測單元的輸出信號的統計平均值恆定，通過對非均勻高光譜圖像的每個探測單元信號加權來達到消除圖像條帶。例如灰度列均衡法就是一種圖像均勻性校正統計方法，該統計方法認為列的非均勻性等效為列像元的增益不同而引起，基於這一點，得到每個像元的修正值(也就是新的參數)為X(i,j)=X(i,j)MM(j),]]>其中X(i，j)為修正後的值；X′(i，j)為測量值；M為整幅圖像的灰度平均值。M(j)為CCD上相應的光敏元整幅圖像上一列的平均值M(j)=i=0mDNpixel(i,j)m,]]>M=i=0kj=0mDNpixel(i,j)km;]]>在步驟c中，參數更新規則可以根據情況設計，最簡單的更新可以採用加權平均算法，設M0為初始參數，M1為基於場景的新參數，M′為更新後的參數，則加權平均算法表示為M′＝aM0+bM1；在步驟d中，採用更新後的校正參數對原始校正參數模型進行修正，由於基於場景的非均勻性校正受地物的影響大，本發明的目的在於通過統計加權的方法，來不斷修正校正參數模型係數，從而減小地物對圖像的影響。修正模型考慮了原始圖像與後繼圖像，使得其更具有適應性。
如上所述，本發明的優點是新校正參數與原始校正參數一起對原始校正參數模型進行修正，將初始校正係數和圖像統計參數的作用都考慮到了。並且，本發明直接以輻射定標或原始圖像統計和圖像數據作為處理分析的對象進行校正參數模型計算和其係數約束處理，因此，不增加現有硬體系統的設計複雜度和增加成本便能對圖像質量有所提高。
圖1是本發明中的算法模塊框圖。
圖2是本發明中的算法流程圖。
圖3-1～圖3-6是根據本發明方法對所選取的一個有數十萬行的數據的高光譜圖像的處理結果圖像，其中圖3-1、3-3、3-5為原始圖像，圖3-2、3-4、3-6為經過非均勻性校正後的圖像。
具體實施例方式下面結合圖1～圖3-6給出本發明的實施例，並予以詳細描述，以便更好地說明本方法特點和功能，使能更易於理解本發明，而不是用來限定本發明的範圍。
請先參閱圖1，如圖所示，圖1為在機載推帚式數字成像系統中所設置持續統計約束模型非均勻性的校正算法模塊框圖，各模塊功能說明如下初始校正參數模型模塊M1，通過由輻射定標或大量圖像統計結果所獲取的初始校正參數模型；非均勻性校正模塊M2，對目標圖像數據D2進行非均勻性圖像統計，輸出基於場景的非均勻性校正參數，並在矯正參數可接受的情況下對圖像進行校正；非均勻校正參數模型模塊M3，其對初始校正參數利用M2產生的新的統計結果利用一定的模型進行約束；在非均勻性校正過程中利用加權統計等方法得到新的校正係數，其中X(i，j)為修正後的值；X′(i，j)為測量值；M為整幅圖像的灰度平均值。則每個像元的修正值為X(i,j)=X(i,j)MM(j);]]>新校正參數與原始校正參數一起對原始校正參數模型進行修正，可以用加權平均的算法，加權係數根據系統需要設定；對圖像序列重複進行模塊M1～M3的操作步驟，最終輸出受場景影響小的圖像均勻性校正參數，輸出的圖像可以是利用每一步輸出的校正參數的校正結果，也可以是最後得到最終的校正參數後的校正結果。
本發明的基於持續統計約束模型的線陣掃描圖像非均勻性校正方法，其實現步驟如下1)由輻射定標或圖像統計等方法獲取初始圖像後生成初始校正參數模型；2)取圖像第i塊；3)通過統計平均的方法生成新的參數；4)將生成的新參數與初始參數通過加權平均的方法合成校正參數模型新的參數，並將此參數作為初始校正模型的更新參數存儲其中；5)用帶有合成參數的校正模型對圖像塊i進行非均勻性校正；6)判斷校正後的圖像塊質量是否滿足要求，若不滿足，則執行步驟7)；若滿足要求，則執行步驟8)；7)參數更新；8)取圖像塊i+1，判斷圖像是否結束，若未結束，則重複步驟2)～6)；否則就結束。
參閱圖2，其示出本發明駐留於機載推帚式數字成像系統中的持續統計約束模型非均勻性校正程序100，運行步驟如下S1000，由輻射定標或原始圖像統計等方法生成初始校正參數模型，其參數矩陣為 S1001，取圖像第i塊，Ii；S1002，通過統計平均的方法生成新的參數矩陣 S1003，將生成的新參數矩陣 與初始參數矩陣 通過加權平均的方法合成校正參數模型新的參數矩陣R=mm+nRi(Ii)+nm+nR0(I0),]]>並將此參數作為初始校正模型的更新參數存儲其中；S1004，用帶有合成參數矩陣 的校正模型對圖像塊i進行非均勻性校正；S1005，判斷校正後的圖像塊質量是否滿足要求，若不滿足，則執行步驟S1006，若滿足要求，則執行步驟S1007；S1006，參數更新；S1007，取圖像塊i+1，判斷圖像是否結束，若未結束，則重複步驟S1001～S1005；否則就執行S1008，程序結束。
最後，請參閱圖3-1～圖3-6，其中圖3-1，圖3-3，圖3-5為原始圖像；相應地，圖3-2，圖3-4，圖3-6為經過本發明方法所作的非均勻性校正後的圖像，可以很清晰地看出，原始圖中模糊的黑條帶經過非均勻性校正，變得淡化了，說明校正後的圖像灰度值具有更好的均勻性。
權利要求
1.一種基於統計約束模型的線陣掃描圖像非均勻性校正方法，包括步驟a.通過輻射定標或原始圖像統計方法獲取初始圖像得到初始校正參數模型；b.讀取一個圖像塊，對目標圖像數據進行數學統計，得到非均勻性校正模型所需要的統計數據，生成新的基於場景的校正參數；c.根據參數更新模型利用圖像統計數據或新校正參數對原始校正參數進行修正，得到更新的校正參數；d.利用更新後的校正參數對目標圖像塊進行非均勻性校正，輸出校正的目標圖像；e.讀取下一個圖像塊，重複步驟b～d，直到整個圖像校正完成。
2.根據權利要求1所述的基於統計約束模型的線陣掃描圖像非均勻性校正方法，其特徵在於，步驟b中，還利用加權統計方法得到新的校正係數，設定整個圖像範圍內任一波段的每個探測單元的輸出信號的統計平均值恆定，通過對非均勻高光譜圖像的每個探測單元信號加權來消除圖像條帶。
3.根據權利要求1所述的基於統計約束模型的線陣掃描圖像非均勻性校正方法，其特徵在於，步驟c中，針對系統獲取的圖像非均勻性在弱信號時比較明顯，採用灰度列均衡法，得到每個像元的修正值為X(i,j)=X(i,j)MM(j),]]>其中X(i，j)為修正後的值、X′(i，j)為測量值、M為整幅圖像的灰度平均值、M(j)為CCD上相應的光敏元整幅圖像上一列的平均值M(j)=i=0mDNpixel(i,j)m,]]>M=i=0kj=0mDNpixel(i,j)km.]]>
4.根據權利要求1所述的基於統計約束模型的線陣掃描圖像非均勻性校正方法，其特徵在於，步驟d中，還採用新校正參數與原始校正參數一起對原始校正參數模型進行修正，來修正校正參數模型係數，減小地物對圖像的影響。
全文摘要
一種基於持續統計約束模型的線陣掃描圖像非均勻性校正方法，用於推帚掃描圖像，包括步驟a.通過輻射定標或圖像統計模型等方法獲取初始的圖像校正參數；b.對目標圖像數據進行非均勻性校正，輸出校正圖像；c.在非均勻性校正過程中利用一定的統計方法得到新的校正係數；d.新校正參數與原始校正參數一起對原始校正參數模型進行修正；e.對圖像序列重複步驟b～d，直到達到預設要求。本發明的非均勻性校正方法可應用於光譜圖像，也可應用於灰度圖像，可以有效去除由CCD探測器的非均勻性響應帶來的圖像DN值的不均勻性，並且可以有效地減小基於場景的適應性算法中存在的地物對圖像的影響。
文檔編號G01S7/497GK1834689SQ20061002545
公開日2006年9月20日 申請日期2006年4月5日 優先權日2006年4月5日
發明者舒嶸, 孫凡, 馬豔華 申請人:中國科學院上海技術物理研究所