CN101916430A - 基于波段相关性的遥感影像类内局部拟合恢复方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供基于波段相关性的遥感影像类内局部拟合恢复方法，如果遥感影像有部分区域在某个波段上由于数据的丢失或噪声的干扰等原因而无法得到有效的数据，而在与该波段光谱范围相邻近的波段上却包含有效的数据，那么可以通过这两个波段间的相关性来进行恢复。首先对相关性较强的几个波段进行非监督分类，以区分波段间相关性差异较大的地物；然后采用类内局部拟合的方法，对每个待恢复点进行运算后得到恢复值。本发明充分利用了多个波段间的相关性对目标影像进行恢复，并顾及了地物类型和光谱特性，更能接近真实的数据。而且计算效率较高，易于实现，实用价值高，特别适用于多波段的遥感影像数据恢复。

Description

基于波段相关性的遥感影像类内局部拟合恢复方法

技术领域

本发明属于遥感图像处理技术领域，涉及一种基于波段相关性的遥感影像类内局部拟合恢复方法，对于遥感影像中存在着较高相关性的波段，可以在此基础上利用一个波段上的完好数据去恢复另一个相关波段上的降质或者丢失的数据。

背景技术

在遥感影像的获取过程中，由于卫星、传感器或者大气等多方面的影响，最终获取的影像上可能会存在一些噪声或者数据的丢失，从而影响遥感影像的正常使用。因此，在遥感影像获取之后，利用技术手段对其进行必要的校正和修复也成为了一个十分重要的课题。

常用的影像恢复方法可分为基于单幅影像和基于多幅影像两种。其中，基于单幅影像的恢复方法有插值、直方图匹配、矩匹配、空间-频率域滤波和MAP估计等多种方法；基于多幅影像的恢复方法通常是在不同波段、不同时相或不同传感器影像之间建立关系，利用其他影像上未受到影响的信息来进行恢复，常用的有直方图匹配和回归分析等方法。对基于单幅影像的恢复方法来说，当影像丢失的信息过多时，单靠一幅影像内所剩下的信息进行恢复难以得到较好的效果，就必须引入另外影像的信息。但是不同影像中的同一地物会受到其本身的光谱特性、影像获取时间不同和大气因素等多方面的影响而在成像上产生差异，这是恢复过程中必须考虑到的问题，因此需要研究新的方法。

发明内容

本发明的目的在于，针对现有技术的上述不足，提供一种基于波段相关性的遥感影像类内局部拟合恢复方法，在利用波段间的高度相关性来进行恢复的基础上，考虑不同的地物在同一光谱范围下的波段间相关性的差别，以及同一景影像中不同区域受大气影响和扫描几何的差异带来的波段间相关性变化，能够更准确的对丢失的信息进行恢复，并具有较高的计算效率，易于投入实用。

本发明提供的技术方案包括以下几个步骤：

步骤1，计算待恢复波段B_d与其它波段的相关系数，选择其中相关系数较高的几个波段作为下一步的分类波段，其中相关性最高的波段B_r作为用于提供待恢复区域数据的参考波段；然后对选择的分类波段进行非监督分类，得到分类图B_m；

步骤2，使用波段B_d、波段B_r和分类图B_m对待恢复波段B_d中的每一个待恢复点进行类内局部拟合，实现对整幅影像的恢复；所述对每一个待恢复点的类内局部拟合具体包括以下步骤：

步骤2.1，以当前待恢复点为中心开一个尺寸为n×n的窗口；

步骤2.2，遍历窗口内的每一个点，找出满足在分类图B_m上和待恢复点属于同一类别，而且在波段B_d和波段B_r上也存在有效值的所有位置点；

步骤2.3，判断步骤2.2所得位置点的总数是否少于一个预设的阈值m，是则扩大窗口尺寸，并返回步骤2.2重新找位置点，直到判断出总数不少于阈值m时进行步骤2.4；

步骤2.4，对步骤2.2所得位置点在B_d和B_r两个波段上值的分布进行检验，即在波段B_r上当前待恢复点上的值必须处于步骤2.2得到的所有位置点上的值所形成的区间内；如果检验结果是不满足该条件，则扩大窗口尺寸，并返回步骤2.2重新找位置点，直到检验结果是满足该条件时进行步骤2.5；

步骤2.5，将步骤2.2所得位置点在B_d和B_r两个波段上的值用最小二乘法进行二次拟合，得到一条二次曲线，该二次曲线代表这一片地物在这两个波段B_d、B_r间所存在的关系；

步骤2.6，对步骤2.5得到的这个关系进行合理性的检验，即在波段B_r上所有用于建立关系的点中，至少有两个点在波段B_r上的值分别大于和小于待恢复点处的值，而且同时满足在波段B_d上的值与步骤2.5所得二次曲线的距离不超过一个预设的阈值T；如果检验结果是不满足条件，则扩大窗口尺寸，并返回步骤2.2重新找位置点，直到检验结果是满足条件时进行步骤2.7；

步骤2.7，根据待恢复点处在波段B_r上的值，得到待恢复点处在波段B_d上的值。

而且，在步骤2.3、步骤2.4、步骤2.6中扩大窗口尺寸时，是将窗口往上下左右四个方向各扩大一步。

本发明的特色在于，不同的地物在同一光谱范围下的相关性有所差别，因此通过选用近似波段进行非监督分类来将差异较大的地物加以区分；同一景影像中，不同区域受大气影响和扫描几何上的差异波段间的相关性也有所变化，因此采用局部拟合的方法进行逐点的恢复；针对拟合过程中可能出现的不合理情况引入了两个约束条件，有效控制了恢复结果的精度。总之，本发明提出的方法可有效的用于遥感影像的数据恢复，获得更加准确的恢复结果。

附图说明

图1为本发明的技术方案的总体框图。

图2为实施例中逐点恢复阶段的详细步骤。

图3为实施例中逐点恢复阶段中步骤2.6的示意图，其中图3a是检验结果是不满足条件的情况，图3b是检验结果是满足条件的情况，。

具体实施方式

本发明的技术方案中首先通过计算相关系数来选择和待恢复波段相近的波段，通过对这些相近的波段进行分类来将波段间相关性不同的地物一一区分开来。而之后的恢复步骤都是建立在这个分类结果上的，由此可以减小由于地物自身光谱特性的差异对恢复带来的影响。对于待恢复区域，本技术方案对每个待恢复的像素进行开窗操作，并选择窗口中的同类点建立关系，最大程度减小了由于位置差异而带来的误差。

为了更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和实施例对本发明做进一步的详细描述，如图1所示，本发明的实施例可以分为两个阶段：

第一阶段：波段选择及分类。

步骤1，输入影像后，选择待恢复波段B_d影像中的完好区域与其他波段的相应区域进行相关系数的计算。实施例中，两个波段(k和l)之间的相关系数r_kl可以用它们的协方差(cov_kl)和标准差乘积(s_ks_l)的比值来计算：

$r_{\mathrm{kl}}=\frac{{\mathrm{COV}}_{\mathrm{kl}}}{S_k{S}_l}---\left(1\right)$

根据实际情况比较相关系数，选择其中与待恢复波段相关系数大于R的所有波段作为下一步的分类波段，而其中相关系数最大的波段作为用于提供待恢复区域数据的参考波段B_r。因为相关系数越高代表该波段与待恢复波段越接近，更能准确恢复出丢失的信息。

然后对选择的分类波段进行非监督分类，得到分类图B_m，这样可以把在这个光谱范围内波段间相关性差异比较大的地物区分开来，方便建立相对应的关系。

第二阶段：逐点开窗恢复。

步骤2，使用步骤1得到的波段B_d、波段B_r和分类图B_m对待恢复波段B_d中的每一个待恢复点进行类内局部拟合，从而实现对整幅影像的恢复；所述对每一个待恢复点的类内局部拟合，具体流程如图2所示：

步骤2.1，以当前待恢复点为中心开一个大小为n×n的窗口。

实施例以每个待恢复点为中心开一个大小为n×n的窗口；窗口大小与影像分辨率等因素相关，由于后续的步骤会调整窗口的大小，因此初始窗口大小的选取也会影响到计算速度，具体实施时应根据情况设定n值，一般建议设为影像中最大待恢复区域宽度的3倍。影像中的待恢复区域就是连续待恢复点的集合，丢失信息的区域通常有的大有的小，最大待恢复区域就是最大的丢失信息的区域。

步骤2.2，遍历窗口内的每一个点，找出满足在分类图B_m上和待恢复点属于同一类别，而且在波段B_d和波段B_r上也存在有效值的所有位置点。

步骤2.3，判断步骤2.2所得位置点的总数是否少于一个预设的阈值m，是则将窗口往上下左右四个方向各扩大一步，并返回步骤2.2重新找位置点，直到判断出总数不少于阈值m时进行步骤2.4。

在步骤2.3、步骤2.4、步骤2.6中都会根据情况选择扩大窗口尺寸，实施例扩大窗口尺寸的方式，是将窗口往上下左右四个方向各扩大一步。例如在首次在步骤2.3扩大窗口时，窗口尺寸就变为(n+2)×(n+2)。具体实施时，可以根据情况设定每次扩大的尺度。m的大小是决定窗口大小的一个重要因素，会影响到计算的速度及恢复精度，应依具体情况确定，建议通过实验选择合适的值，一般建议取值为30。

步骤2.4，对步骤2.2所得位置点在B_d和B_r两个波段上值的分布进行检验，即在波段B_r上当前待恢复点上的值必须处于步骤2.2得到的所有位置点上的值所形成的区间内；如果检验结果是不满足该条件，则将窗口往上下左右四个方向各扩大一步，并返回步骤2.2重新找位置点，直到检验结果是满足该条件时进行步骤2.5。

为了防止在随后的拟合过程中出现离群点，实施例对这些点在B_d和B_r两个波段上值的分布进行检验：在B_r上待恢复位置R_Br的值必须处于在窗口中选出的所有位置点上的值所形成的区间内，如果不满足，也就是说B_r上待恢复位置R_Br的值比其它值都要大或者都要小的话，则继续扩大窗口直到这个条件满足为止

步骤2.5，将步骤2.2所得位置点在B_d和B_r两个波段上的值用最小二乘法进行二次拟合，得到一条二次曲线，该二次曲线代表这一片地物在这两个波段B_d、B_r间所存在的关系。

实施例将这些点在B_d和B_r两个波段上的值用最小二乘法进行二次拟合，得到一条二次曲线的关系表达式，代表这一片地物在这两个波段间所存在的关系；

R_Bd＝aR_Br ²+bR_Br+c    (2)

其中R_Bd和R_Br分别表示B_d和B_r两个波段上的值，a，b，c为待求解的系数，表示为矩阵形式则是：

$A=B\stackrel{\·}{X}---\left(3\right)$

向量A和B分别代表了B_d和B_r两个波段，X则是由系数构成的三阶矩阵；X可以通过下式解出：

X＝(B^TB)^-1B^TA    (4)

步骤2.6，对步骤2.5得到的这个关系进行合理性的检验，即在波段B_r上所有用于建立关系的点中，至少有两个点在波段B_r上的值分别大于和小于待恢复点处的值，而且同时满足在波段B_d上的值与步骤2.5所得二次曲线的距离不超过一个预设的阈值T；如果检验结果是不满足条件，则将窗口往上下左右四个方向各扩大一步，并返回步骤2.2重新找位置点，直到检验结果是满足条件时进行步骤2.7。

实施例对二次曲线所代表这一片地物在这两个波段B_d、B_r间所存在的关系进行合理性的检验：在B_r上所有用于建立关系的点中，至少要有两个点，它们在B_r上的值分别大于和小于待恢复点处的值，而且同时满足在B_d上的值与曲线的距离不超过一个阈值T(一般建议设为该点像元值的二分之一)。如果不满足这个条件，说明拟合的效果不佳，可能会得出严重偏离真实值的计算结果，那么需要扩大窗口，直到这个条件满足为止；例如图3中左图所示，没有一个在参考波段上比R_Br大的点离曲线的距离小于T，那么最后算出的恢复结果可能会出错；而在扩大窗口，引入新的点(右图中圆圈所示)而满足了这个条件的话，将可以避免出错情况的发生，得到合理结果。

步骤2.7，根据待恢复点处在波段B_r上的值，得到待恢复点处在波段B_d上的值。

实施例中，只需将待恢复点处的R_Br代入关系式(2)中，即可得出待恢复点处在波段B_d上的值，也就是对待恢复点最终的恢复结果。

Claims (2)

1.一种基于波段相关性的遥感影像类内局部拟合恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，计算待恢复波段B_d与其它波段的相关系数，选择其中相关系数较高的几个波段作为下一步的分类波段，其中相关性最高的波段B_r作为用于提供待恢复区域数据的参考波段；然后对选择的分类波段进行非监督分类，得到分类图B_m；

步骤2，使用波段B_d、波段B_r和分类图B_m对待恢复波段B_d中的每一个待恢复点进行类内局部拟合，实现对整幅影像的恢复；所述对每一个待恢复点的类内局部拟合具体包括以下步骤：

步骤2.1，以当前待恢复点为中心开一个尺寸为n×n的窗口；

步骤2.2，遍历窗口内的每一个点，找出满足在分类图B_m上和待恢复点属于同一类别，而且在波段B_d和波段B_r上也存在有效值的所有位置点；

步骤2.3，判断步骤2.2所得位置点的总数是否少于一个预设的阈值m，是则扩大窗口尺寸，并返回步骤2.2重新找位置点，直到判断出总数不少于阈值m时进行步骤2.4；

步骤2.4，对步骤2.2所得位置点在B_d和B_r两个波段上值的分布进行检验，即在波段B_r上当前待恢复点上的值必须处于步骤2.2得到的所有位置点上的值所形成的区间内；如果检验结果是不满足该条件，则扩大窗口尺寸，并返回步骤2.2重新找位置点，直到检验结果是满足该条件时进行步骤2.5；

步骤2.5，将步骤2.2所得位置点在B_d和B_r两个波段上的值用最小二乘法进行二次拟合，得到一条二次曲线，该二次曲线代表这一片地物在这两个波段B_d、B_r间所存在的关系；

步骤2.6，对步骤2.5得到的这个关系进行合理性的检验，即在波段B_r上所有用于建立关系的点中，至少有两个点在波段B_r上的值分别大于和小于待恢复点处的值，而且同时满足在波段B_d上的值与步骤2.5所得二次曲线的距离不超过一个预设的阈值T；如果检验结果是不满足条件，则扩大窗口尺寸，并返回步骤2.2重新找位置点，直到检验结果是满足条件时进行步骤2.7；

步骤2.7，根据待恢复点处在波段B_r上的值，得到待恢复点处在波段B_d上的值。

2.如权利要求1所述的遥感影像类内局部拟合恢复方法，其特征在于：在步骤2.3、步骤2.4、步骤2.6中扩大窗口尺寸时，是将窗口往上下左右四个方向各扩大一步。

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