CN105957031B - 一种投影滤波式快速光谱去噪方法 - Google Patents
一种投影滤波式快速光谱去噪方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105957031B CN105957031B CN201610265498.3A CN201610265498A CN105957031B CN 105957031 B CN105957031 B CN 105957031B CN 201610265498 A CN201610265498 A CN 201610265498A CN 105957031 B CN105957031 B CN 105957031B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- projection
- noise
- denoising method
- filtering type
- type fast
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 43
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000001914 filtration Methods 0.000 title claims abstract description 26
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims abstract description 19
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 claims abstract description 18
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 abstract description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- HPTJABJPZMULFH-UHFFFAOYSA-N 12-[(Cyclohexylcarbamoyl)amino]dodecanoic acid Chemical compound OC(=O)CCCCCCCCCCCNC(=O)NC1CCCCC1 HPTJABJPZMULFH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241001269238 Data Species 0.000 description 1
- 230000002146 bilateral effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000000556 factor analysis Methods 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000003325 tomography Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10032—Satellite or aerial image; Remote sensing
- G06T2207/10036—Multispectral image; Hyperspectral image
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
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。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610265498.3A CN105957031B (zh) | 2016-04-26 | 2016-04-26 | 一种投影滤波式快速光谱去噪方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610265498.3A CN105957031B (zh) | 2016-04-26 | 2016-04-26 | 一种投影滤波式快速光谱去噪方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN105957031A CN105957031A (zh) | 2016-09-21 |
| CN105957031B true CN105957031B (zh) | 2018-05-18 |
Family
ID=56916512
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610265498.3A Active CN105957031B (zh) | 2016-04-26 | 2016-04-26 | 一种投影滤波式快速光谱去噪方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN105957031B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110880163B (zh) * | 2018-09-05 | 2022-08-19 | 南京大学 | 一种基于深度学习的弱光彩色成像方法 |
| CN110298805B (zh) * | 2019-07-03 | 2023-04-21 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种多光谱图像的去噪和滤波方法及装置 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AU2005327078A1 (en) * | 2004-12-28 | 2006-08-17 | Hypermed Imaging, Inc. | Hyperspectral/multispectral imaging in determination, assessment and monitoring of systemic physiology and shock |
| CN101527048A (zh) * | 2009-03-23 | 2009-09-09 | 北京航空航天大学 | 一种基于非对称小波基的超光谱图像小波压缩方法及装置 |
| CN103810755A (zh) * | 2014-03-04 | 2014-05-21 | 西安电子科技大学 | 基于结构聚类稀疏表示的压缩感知光谱图像重建方法 |
| CN104463808A (zh) * | 2014-12-25 | 2015-03-25 | 武汉大学 | 基于空间相关性的高光谱数据降噪方法及*** |
-
2016
- 2016-04-26 CN CN201610265498.3A patent/CN105957031B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AU2005327078A1 (en) * | 2004-12-28 | 2006-08-17 | Hypermed Imaging, Inc. | Hyperspectral/multispectral imaging in determination, assessment and monitoring of systemic physiology and shock |
| CN101527048A (zh) * | 2009-03-23 | 2009-09-09 | 北京航空航天大学 | 一种基于非对称小波基的超光谱图像小波压缩方法及装置 |
| CN103810755A (zh) * | 2014-03-04 | 2014-05-21 | 西安电子科技大学 | 基于结构聚类稀疏表示的压缩感知光谱图像重建方法 |
| CN104463808A (zh) * | 2014-12-25 | 2015-03-25 | 武汉大学 | 基于空间相关性的高光谱数据降噪方法及*** |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| "Image Denoising by Sparse 3-D Transform-Domain Collaborative Filtering";Kostadin Dabov et al;《IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING》;20070831;第16卷(第8期);2080-2095 * |
| "Nonlocal Transform-Domain Filter for Volumetric Data Denoising and Reconstruction";Matteo Maggioni et al;《IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING》;20130131;第22卷(第1期);119-133 * |
| "采用张量子空间的高光谱影像多维滤波算法";郭贤等;《测绘学报》;20130430;第42卷(第2期);253-259 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN105957031A (zh) | 2016-09-21 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111784602B (zh) | 一种生成对抗网络用于图像修复的方法 | |
| Piala et al. | Terminerf: Ray termination prediction for efficient neural rendering | |
| Krig | Computer vision metrics | |
| WO2018000752A1 (zh) | 一种基于多尺度cnn和连续crf的单目图像深度估计方法 | |
| US6151424A (en) | System for identifying objects and features in an image | |
| CN111145131A (zh) | 一种基于多尺度生成式对抗网络的红外和可见光图像融合方法 | |
| CN109215053B (zh) | 一种无人机航拍视频中含暂停状态的运动车辆检测方法 | |
| JPH06150000A (ja) | 画像クラスタリング装置 | |
| CN114792372B (zh) | 一种基于多头两级注意力的三维点云语义分割方法及*** | |
| Smith et al. | Stereo matching with nonparametric smoothness priors in feature space | |
| CN108182421A (zh) | 视频分割方法和装置 | |
| CN112734822B (zh) | 一种基于红外和可见光图像的立体匹配算法 | |
| US20220327769A1 (en) | Neural light transport | |
| JP7401663B2 (ja) | デュアルカメラおよびデュアルピクセルからのジョイント深度予測 | |
| CN110472495B (zh) | 一种基于图形推理全局特征的深度学习人脸识别方法 | |
| CN113724379B (zh) | 融合图像与激光点云的三维重建方法及装置 | |
| İmamoğlu et al. | Salient object detection on hyperspectral images using features learned from unsupervised segmentation task | |
| CN105957031B (zh) | 一种投影滤波式快速光谱去噪方法 | |
| CN115482268A (zh) | 一种基于散斑匹配网络的高精度三维形貌测量方法与*** | |
| Jiang et al. | Grain segmentation of multi-angle petrographic thin section microscopic images | |
| Tang et al. | MPCFusion: Multi-scale parallel cross fusion for infrared and visible images via convolution and vision Transformer | |
| CN116993933A (zh) | 应急场景下的实景地图构建方法、装置、设备及存储介质 | |
| Babaee et al. | Assessment of dimensionality reduction based on communication channel model; application to immersive information visualization | |
| CN117011655A (zh) | 基于自适应区域选择特征融合方法、目标跟踪方法及*** | |
| Ma et al. | Graph-based logarithmic low-rank tensor decomposition for the fusion of remotely sensed images |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |