CN105957031B - 一种投影滤波式快速光谱去噪方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种投影滤波式快速光谱去噪方法。方法包括:(1)将三维噪声光谱数据沿光谱维度加权投影,形成低噪声投影图像;(2)利用二维数据去噪方法进一步抑制投影图像的噪声,得到高信噪比参考图像;(3)以参考图像为先验,对光谱各通道分别进行滤波,得到低噪声光谱数据。本发明充分利用光谱数据的稀疏特性,将去噪过程应用于二维投影图像,能够同时具备高去噪性能和低计算复杂度。同时,本发明可根据实际应用效果,灵活选用最佳的二维投影图像去噪算法。
Description
技术领域
本发明涉及多维信号(图像)处理领域,特别涉及一种投影滤波式光谱去噪方法。
背景技术
真实世界光线通常具有很宽的光谱范围。尽管传统的彩色图像能够满足人类视觉***需求,但是光谱图像可以提供更多的光谱维度细节信息,比如说精细农业、遥感成像、安全监控等。
近年来出现了一些光谱图像获取方法,比如说扫描式、滤波式、编码光圈式、断层扫描式、棱镜掩膜式等。与传统相机相比,这些多光谱采集***通过单束光线分光到不同成像单元以得到高维度光谱信息,因此光谱分辨率的提升不可避免地带来成像信噪比的降低。
现有光谱去噪方法主要分为三类:1.通过把光谱数据看成每个波段图像的叠加,直接应用二维图像方法进行光谱去噪,比如K-SVD(K-SVD:K-Singular ValueDecomposition)和BM3D(Block-Matching and 3D Filtering)。这类方法的不足在于,没有充分利用光谱数据不同波段间的内在相关性。2.通过把光谱数据看成三维张量,利用张量方法进行光谱去噪,比如PARAFAC(Parallel Factor Analysis)和TDL(DecomposableNonlocal Tensor Dictionary Learning)。3.通过把光谱数据看成三维立体,利用基于三维立体的方法进行光谱去噪,比如BM4D(Block-Matching and 4D Filtering)。然而,随着光谱分辨率的提升,这些基于张量和三维立体方法的计算复杂度呈指数级上涨。
发明内容
本发明目的是旨在提出一种投影滤波式快速光谱去噪方法,解决上述现有方法无法兼有高去噪性能和低计算复杂度的缺陷。
本发明采用的技术方案如下:
一种投影滤波式快速光谱去噪方法,包括以下步骤:(1)将三维噪声光谱数据沿光谱维度加权投影,形成低噪声投影图像;(2)利用二维数据去噪方法进一步抑制投影图像的噪声,得到高信噪比参考图像;(3)以参考图像为先验,对光谱各通道分别进行滤波,得到低噪声光谱数据。
本发明充分利用光谱数据的稀疏特性,能够同时具备高去噪性能和低计算复杂度的优点。具体地,步骤(1)的加权投影模型,能够保持每个光谱通道的结构细节,具备O(1)的计算复杂度,并且可根据噪声模型选择投影权数以获得最佳降噪效果;步骤(2)可基于实际需求,灵活选用最佳的二维降噪方法以获得最佳的降噪性能;步骤(3)的滤波算法,对于光谱各通道之间相互独立,支持并行化编程,具备高时间效率。总体来说,本发明的计算时间比现有技术低2-3个数量级,同时能够取得高于现有技术的降噪效果。
附图说明
图1为本发明投影滤波式快速光谱去噪方法的流程图;
图2为本发明一个实施例的投影滤波式快速光谱去噪过程示意图。
图3为本发明实施例与现有技术去噪方法的去噪数据对比;
图4为本发明实施例与现有技术去噪方法的去噪图像效果对比,(a)原图像,(b)噪声图像,(c)BM3D方法,(d)BM4D方法,(e)PARAFAC方法,(f)TDL方法,(g)本发明方法;
图5为本发明实施例与现有技术去噪方法的计算时间对比。
具体实施方式
图1是根据本发明投影滤波式快速光谱去噪方法的流程图,主要包括以下步骤:
步骤一,将三维噪声光谱数据沿光谱维度加权投影,形成低噪声投影图像,三维噪声光谱数据包括二维空间信息和一维光谱信息。
具体地,假设所求低噪声投影图像为Z,Z是M×N维数据;噪声光谱数据为Y=[Y1,Y2,Y3...,YB],Y是M×N×B维数据,B为光谱通道数,其中Ym(m=1,2,3...,B)表示单波段图像;投影权数表示为向量w=[w1,w2,w3,…,wB]。加权投影公式如下:
Z=w·Y=w1Y1+w2Y2+w3Y3+…+wBYB
该公式的突出优点为:(1)光谱维度投影,能够保持每个光谱通道的结构细节,(2)计算复杂度低,(3)可根据不同的噪声模型,灵活选择权数w,以获得最佳的降噪效果。
各光谱通道投影权数由噪声模型决定,本发明的一个实施例中,对于泊松噪声模型,例如低照度成像,各通道投影权数相等,推导过程如下:
光谱信号X与含噪声光谱数据Y的关系为:
Y~Possion(X)
峰值信噪比数学定义如下:
是信号的期望(均值),Var(Z)是信号的标准差。因为Y服从独立泊松分布,Z的期望和方差具有如下性质:
代入上式得:
根据柯西不等式,当且仅当w1=w2=w3=…=wB5时,SNR(Z)取得最大值,此时的w即为所求。
步骤二,根据实际应用要求,利用二维数据去噪方法进一步抑制投影图像噪声,提升加权投影图像的质量,得到高信噪比参考图像。去噪方法可以采用BM3D标准算法,输入为低噪声投影图像,输出为高信噪比参考图像。
步骤三,以参考图像为先验,对光谱各通道进行独立滤波,得到三维低噪声光谱数据。滤波算法可以采用导向滤波、双边滤波、MAP等。
在本发明的一个实施例中,滤波算法采用Matlab导向滤波函数,以高信噪比参考图像为导向图,输入噪声光谱数据的各通道图像,得到各光谱通道低噪声数据。数学公式如下:
是m通道低噪声光谱数据,Ym是噪声光谱数据m通道,G是导向图,函数g代表导向滤波函数。r和ε是导向滤波参数,分别表示滤波窗尺寸和平滑程度。滤波参数根据实际情况选定,本实施例中,导向滤波函数的窗尺寸为[15,15],平滑系数为2。
如图3与图4所示,对公开光谱库(见文献:David H.Foster,Kinjiro Amano,S′ergio M.C.Nascimento,and Michael J.Foster,“Frequency of metamerism in naturalscenes,”J.Opt.Soc.Am.A,vol.23,no.10,pp.2359–2372,Oct 2006.以及A.Chakrabartiand T.Zickler,“Statistics of real-world hyperspectral images,”in IEEEConference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR),2011,pp.193–200.)的合计50组数据添加不同级别的模拟泊松噪声(σ代表噪声级别),运用现有技术进行去噪比较(所有方法中所涉及的参数均为最优),本发明(用“Ours”表示)能够获得最佳的PSNR(峰值信噪比)与SSIM(结构相似性)指标,并且能够最好地保留图像细节。
如图5所示(曲线横轴为光谱通道数量,纵轴为计算时间),同样是上述50组数据的实验表明,本发明(用“Ours”表示)的平均计算时间比现有技术低2-3个数量级,并且随着光谱通道数的增加,差异更加明显。本方法的计算复杂度为O(B),B为光谱数据的通道数量。因为通道间滤波过程相互独立,故在本实施例中,可通过并行编程,获得时间复杂度O(1)。利用NVIDIA K2000显卡的硬件,CUDA编程语言,实现各通道并行处理。
Claims (6)
1.一种投影滤波式快速光谱去噪方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)将三维噪声光谱数据沿光谱维度加权投影,形成低噪声投影图像;
(2)利用二维数据去噪方法进一步抑制投影图像的噪声,得到高信噪比参考图像;
(3)以参考图像为先验,对光谱维度的各通道分别进行滤波,得到低噪声光谱数据。
2.如权利要求1所述的一种投影滤波式快速光谱去噪方法,其特征在于,所述三维噪声光谱数据包括二维空间信息和一维光谱信息。
3.如权利要求1所述的一种投影滤波式快速光谱去噪方法,其特征在于,所述步骤(1)中,加权投影的数学公式为:
Z=W·Y=w1Y1+w2Y2+w3Y3+…+wBYB
其中,Z为所求低噪声投影图像,w=[w1,w2,w3,…,wB]为光谱维度的各通道的投影权数,由噪声模型决定;Y=[Y1,Y2,Y3,…,YB]为三维噪声光谱数据,B为光谱维度的通道数。
4.如权利要求3所述的一种投影滤波式快速光谱去噪方法,其特征在于,当噪声模型为泊松噪声模型时,光谱维度的各通道的投影权数相等。
5.如权利要求1所述的一种投影滤波式快速光谱去噪方法,其特征在于,所述步骤(3)中,采用基于先验的数值优化方法对光谱维度的各通道分别进行滤波。
6.如权利要求5所述的一种投影滤波式快速光谱去噪方法,其特征在于,所述步骤(3)中,对光谱维度的各通道分别进行滤波前,先进行各滤波参数选择。
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