_神舟三号_成像光谱仪图像条带消除的一种方法

_神舟三号_成像光谱仪图像条带消除的一种方法 第 23 卷第 6 期Vol . 23 , No . 6 红 外 与 毫 米 波 学 报 2004 年 12 月 December ,2004 J . Inf rared Millim. Waves () 文章编号 :1001 - 9014 200405 - 0451 - 04 《神舟三号》成像光谱仪图像条带消除的一种方法 1 ,2 2 2朱小祥, 范天锡, 签 黄 ()1 . 北京大学 物理学院大气科学系 ,北京 100871 ;2 . 国家卫星气象中心 ,北京 100081 摘要 :图像条带是成像光谱仪采用多元并扫方式获取遥感数据而引起的新问题之一 . 本文对图像条带的成因进行 了初步阐述 ,并简要介绍了国内外现有图像条带处理的方法 ,着重介绍了归一化经验分布函数匹配方法工作原理 , 并用该方法对《神舟三号》成像光谱仪图像条带消除进行了试验 . 结果表明 :归一化经验分布函数匹配方法对《神舟 三号》中分辨率成像光谱仪图像条带消除是非常有效的 ,图像质量明显得到改善 ,对以后同类仪器的处理具有 很好的借鉴作用 . 关 键 词 :成像光谱仪 ;敏感元 ;条带 ;经验分布函数 中图分类号 : TP751 . 1 文献标识码 :A METHOD TO D ESTRIPE IMAGING SPECTRO RAD IOMETER DATA OF SZ23 1 ,2 2 2ZHU Xiao2Xiang, FAN Tian2Xi, HUAN G Qian (1 . Depart ment of At mosp heric Science , School of Physics , Peking U niversity , Beijing 100871 , China ; )2 . Natio nal Satellite Meteorological Center , CMA , Beijing 100081 , China Abstract :St riping is new p roblem for imaging spect roradio meter data , which is obtained by multi2sensor scanning o n spacecraf t . The reaso n causing st ripes and t he develop ment of st riping removal met hods were described , and t he p rinciple of matching empirical dist ributio n f unctio ns was int roduced in detail . By using t his met hod , so me experiment s were do ne to dest ripe imaging spect roradio meter data of SZ23 . The result shows t hat t he met hod of matching empirical dist ributio n f unctio ns is available for destirping imaging spect roradio meter data of SZ23 , and t he qualit y of image is imp roved obvious2 ly. This will help to p rocess t he f ut ure similar inst rument s data . Key words :imaging spect roradio meter ; sensor ; st ripe ;empirical dist ributio n f unctio ns 而且随着时间的推移 ,条带现象日趋严重 ,与单敏感 引言 元扫描图像中的噪声相比有明显差异 ,该现象称作 随着航天遥感技术的不断完善和发展 ,对遥感 图像资料的不均匀性 . 形成这一现象的主要原因是 仪器的观测频率 、扫描范围和数据空间分辨率的需 由于各敏感元的物理和光学性能不一样造成的. 由 求也越来越高 . 为满足这一需求 ,目前卫星平台上的 于在实验室很难对敏感元实现精确的定标处理 ,加 许多遥感仪器通过采用多元敏 感 器 并 列 扫 描 方 式 之经过发射 、飞行等环节和一段时间的运行后 ,各敏 () 简称多元并扫对地进行观测来实现 . 如我国的《风 () 感元的变化 如衰减等不一样. 因此 ,用每敏感元的 云二 号 》静 止 气 象 卫 星 和 资 源 一 号 卫 星 , 美 国 的 ( ) GO ES 静止气象卫星和地球观测系统 EO S系列卫 实验定标系数来订正图像条带是十分困难的 ,实际 星等. 但在资料加工处理时都遇到了一个严重问题 , 情况也是如此 . 从某种意义上讲 ,对于多元并扫成像 主要表现在遥感图像出现有规律的条带分布 ,条带 光谱仪而言 ,条带是其图像的一个主要特征.宽度与遥感器多元敏感元个数的扫描线宽度一致 , 数据条带的存在不仅影响了遥感图像质量和可 视性 ,而且给遥感资料的定标处理造成了极大困难 , Received date : 2003 2 06 2 30 ,revised date : 2004 2 042 12 收稿日期 :2003 2 06 2 30 ,修回日期 :2004 2 04 2 12 基金项目 :载人航天工程资助项目 作者简介 :朱小祥( 19672) , 男 , 浙江富阳人 , 教授级高级工程师 , 北京大学在读博士. 主要从事卫星资料处理和应用研究以及卫星地面应用系统 工程建设. 进而影响了大气和地表物理参数的定量计算 . 因此 , () 开展图像条带消除 又称均匀性处理有效方法的研 究是非常必要的. 方法介绍1 众多学者已就图像条带成因及消除方法进行了 1 研究. 如 1979 年 Ho r n等人通过直方图修正对陆 地资源卫星 M SS 图像进行去条 带 ; 1984 年 , Kaut2 2 sky等 人 采 用 平 滑 直 方 图 修 正 进 行 图 像 处 理 ; 3 Weinreb等人在 1989 年通过经验分布函数匹配方 ( ) 图 1 利用经验分布函数 EDF得到归一化查找表示意图 法对 GO ES 图 像 进 行 条 带 处 理 ; 同 年 , Ro bert E. Fig. 1 Illust ratio n of p rocedure to generate normalizatio n 4 Crippen采用单一空间滤波程度对陆地资源卫星loo k2up table 5 TM P 的图像进行扫描线噪声消除 ; Michael元以此为进行调整 ,从而实现图像条带消除 . 在 1990 年提出用改进的直方图配正方法对多元扫 统计每个敏感元观测值的密度分布 ,一种有效 6 描图像进行去条带 ; 1998 年 Srinivassan等人提出 的方法是将敏感元观测得到的不同辐射值概率进行 用强滤 波 方 法 对 陆 地 资 源 卫 星 数 据 进 行 去 条 带 ; ( ) 卷积 ,数学上可用经验分布函数 ED F来表示. 即7 2000 年 Gadallah F L 等人提出用矩匹配方法消除 x ( ) ( ) Px = py ( ),1 多元扫描图像的条带 . 我国部分科研工作者针对中 i i ? y = 0 分辨率成像光谱仪资料的特点 ,开展了部分试验性 ( ) 式中 ,下标 i 为敏感元编号 , py 为敏感元观测值i 8 的研究工作 , 如 采 用 小 波 变 换 方 法、改 进 矩 匹 配 ( ) 为 x 时的分布概率 , Px 则是敏感元观测值从 0i 9 方法,取得了一定的成果. 到 x 的卷积 ,这里即为 0 到 x 的概率和 . 上述用于去除图像条带的方法归纳起来可以分 ( ) 由此可见 , Px 是随 x 增加而增加 ,近似为单 i 为两类. 一类是通过对傅里叶变换在频率域通过滤波 调递增函数 ,当 x 达到最大值 X 时 ,则有 算子去除周期性噪声的频率成份 ,然后反变换回空域 ( ) ( )PX = 1 . 2 i 获得去噪后图像 ,其缺点是不容易选择正确的频率成 当确定某一敏感元作炎标准参考敏感元时 ,其 分. 另一类是针对图像灰度值特征而进行的归一化和 归一化值 x 和其它敏感元的输出值 x 必须满足 匹配方法 ,典型的有直方图匹配 ,矩匹配方法.( ) ( ) ( ) P x = P x , 3 s i 本文以 Weinreb 等人在 1989 年利用经验分布 这里 ,下标 s 是指标准参考敏感元 . 在实际计算中 , 函数匹配方法对 GO ES 图像条带处理方法为基础 , P是 x 的单调递增函数 ,因此有s 开展对神舟三号成像光谱仪数 据 条 带 消 除 试 验 研 - 1 ( )( 4 ( ) x = P[ Px . s i 究 . 其理论基础简述如下 . () 式 4给出了每个 x 与 x 的对应关系 ,由此可 从理论上讲 ,对于不同敏感元而言 ,当它们对同 生成相应的查找表. 图 1 是利用经验分布函数生成 一视场进行观测时 ,其得到的辐射值应该是相同的 , 查找表示意图 ,它是标准参考敏感元与敏感元理 i 而实际上由于每个敏感元性能的不一样 ,其测量得 想经验函数分布. 图中各敏感元的经验分布函数是到的视场辐射值会有一定的偏差 ,这一偏差在图像 连续的 ,而实际上是离散的 ,因为自变量 x 为整数.上则表现为条带 ,是造成图像条带的主要根源. 与此 为得到观测记数值 x 所对应的归一化记数值1 同时 ,遥感仪器在对地观测时 ,每敏感元的观测视场 x ,须进行以下处理 :首先确定敏感元 i 在观测记数 1 是不同的 ,因此其得到的辐射值是不一样的 . 但当观 ( ) 值 x 处的概率和 ,图中即为 Px . 其次 ,在标准参 1 i 1 测大范围下垫面时 ,每敏感元观测得到的不同地物 考敏感元的经验分布函数曲线中找到相对应的值 ,由 辐射值的密度分布几乎是相同的 . 因此 ,当知道某一 () ( ) 方程 3可知 ,该值可表示为 Px . 最后 ,利 用标准 s 1敏感元观测值的密度分布时 ,其它敏感元密度分布 参考敏感元的经验分布函数确定归一化记数值 x . 1 由于遥感数据实际上是不连续的 , 因此 x 须通过 也就知道了 .1 标准参考敏感元的经验分布函数值内插来得到 . 在实际 应 用 中 , 通 常 选 择 一 个 相 对 稳 定 、低 噪 声 、输出值动态范围大的敏感元作为标准 ,其它敏感 6 期 朱小祥等《: 神舟三号》成像光谱仪图像条带消除的一种方法 453 图 2 《神舟三号》中分辨率成像光谱仪通道 3 的部分原 始图像 图 3 《神舟三号》中分辨率成像光谱仪 76 轨第 15 通道 Fig. 2 Raw image at channel 3 of 2 imaging spect rora部分敏感元概率经验分布函数曲线分布 . 其中 ,虚线 、实 dio meter data of AZ23 线和点划线分别代表第 1 、3 、22 敏感元 . Fig. 3 Empirical dist ributio n f unctio n at channel 15 data t h ) ( 2 资料处理和分析unnormalized part s of sensors for SZ23 76orbit , ?Sen2 ) ( ) ( sor 1 , —sensor 3 , - ?- ?sensor 22 《神舟三号》中分辨率成像光谱仪是由中国科学 院上海技术物理研究所研制的一种高光谱敏感 元 ,共有 34 个通道 . 共中 , 30 个通道分布在可见光 ,发现第 3 个敏感元的性能相对较布函数比较分析 和近红外区 ,从 401 nm 至 1018 nm ,各通道间的波长 好 ,故选择该敏感元作为标准参考敏感元 . 各通道所 间隔和宽度都为 20 nm 左右 ; 其它 4 个通道则分布 选择的标准参考敏感元序号见表 1 所列. 通道 15 部 μ在中红外和远红外区 , 分别为 2 . 15 , 2 . 25m 、8 . 4 分敏感元概率经验分布函数曲线见图 3 .μμμ,8 . 9m 、10 . 3,11 . 3m 和 11 . 5,12 . 5m. 每个通 ) () 3利用式 4和概率经验分布函数 ,通过与标准 道的空间分辨率均为 500 m ,图像数据由 22 个敏感 参考敏感元比对 ,确定其它 21 个敏感元各个记数值 元并列扫描获取 ,其动态范围为 12bit ,即 0 至 4095 . 的查找表 :图 2 是《神舟三号》中分辨率成像光谱仪第 76 ) 4利用每个通道的查找表 ,对各通道数据进行 () 条轨道通道 3 440,460 nm的部分原始图像 . 图中 修正 ,形成新的数据文件. 条带清晰可见 , 而 且 有 一 定 的 分 布 规 律 . 经 分 析 计 图 4 是图 2 经条带订正处理后的图像. 由图可 算 ,条带规律性定长宽度为 22 条扫描线 ,与通道敏 见 ,图像条带已基本消除 ,图像质量得到明显改善 . 感元个数相一致. 同时对其它通道原始数据进行图 图 5 是利用多通道合成的彩色图像 ,图像条带订正 像显示分析 ,结果表明 :每个通道的图像均有条带出 前后的视觉效果更加显著 . 现 ,与通道 3 的情况基本一致 ,有些通道条带现象严 由于采用了经验分布函数匹配方法 ,对于相对 重一些 ,有些通道则稍好些. 稳定的敏感元而言 , 其原始数据修正往往呈一定的 为消除遥感资料中出现的条带现象 ,本文利用 方向性 ,即订正量为正或负. 如图 3 所示 ,当某一敏经验分布函数匹配方法 ,对各通道数据进行校正处 理 ,处理过程如下 : ) 1根据某一轨道的资料情况 ,分别提取 34 个通 道每个敏感元的原始数据 ,计算每个记数值的概率 , () 利用方程 1统计敏感元的经验分布函数 ; ) 2分析 、比较每个通道 22 个敏感元的原始数据 质量和概率经验分布函数曲线 ,选择一个数据噪声 低 、动态范围大以及有合理概率经验分布函数曲线 的敏感元作为标准参考敏感元 . 以通道 15 为例 ,经 对其 22 个敏感元的原始资料和各自的概率经验分 图 4 经条带订正处理后的图像 ,地理范围和日期同图 2. Fig. 4 Dest riping image ,ot hers are t he same as Fig. 2 ( 图 5 《神舟三号》中分辨率成像光谱仪部分通道条带订正前后彩色合成图像比较 图像由通道 15 、20 和 3 记数值 ( ) ) () ( ) R GB进行合成a原始三通道合成图像 b去条带后三通道合成图像 ) ) Fig. 5 Co mpariso n bet ween araw co mposite image and bdest riping co mposite image of SZ23 imaging spect roradio meter (( ) ) () ( ) channel 15 ,20 ,3 R GBaraw co mposite image bdest riping co mposite image 感元的概率经验分布函数曲线位于标准参考敏感元分辨率成像光谱仪 ,其工作方式类同于《神舟三号》 曲线的上方时 , 该敏感元数据在 图 像 上 表 现 为“暗 中分辨率成像光谱仪 ,届时本方法将对卫星遥感资 线”,反之 ,则为“亮线”. 因此 ,各敏感元记数值的订 料的处理会有极大的帮助 . 正具有系统性 ,基本保留了原始资料的信息. 同时由 REFERENCES 于使用了查找表方式 ,经过条带处理的资料与原始 1 Horn B K P , Woodham R J . Dest ri ping L andsat MSS im2 资料可以相互转换 ,确保资料的原始特征 . 由于每个 ages by histogram modificatio n J . Com p ut . Grap h . 通道都选择了某一标准参考敏感元 ,因此 ,通道数据() &I m age Process . , 1979 , 10 1: 69 —83 . 2 Kaut sk y J , Nichols N K , J upp D L B . Smoot hed histogram 在定标处理时 ,该标准参考敏感元的定标系数可适 modificatio n for image p rocessing J . Com p ut . V is . 用于整个通道数据 ,大大方便了数据的定标处理. () &I m age Process . , 1984 , 26 3: 271 —291 . 通过对不同轨道资料处理研究结果表明 ,由于资 3 Weinreb M P , Xie R , Lienesch , et al . Dest riping GEOS images by matching empirical dist ributio n f unctio ns J . 料覆盖范围及扫描仪观测角等的不同 ,各敏感元得到 () Rem ote S ens . En v i ron . 1989 , 29 2: 185 —195 . 的记数值动态范围也随之发生变化 ,各记数值的概率4 Robert E. Cri ppen. Simple spatial filtering routine for t he cosmetic removal of scan2line noise f ro m landsat TM P2tape 分布密度也由此发生变化. 同时 ,为了消除敏感元之间 imageryJ . Photog ra m met ric En gi neeri n g &Rem ote S ens2 的相对变化 ,在实际处理每条轨道数据时 ,都重新计算 () i n g , 1989 , 55 3: 327 —331 . 查找表 ,而后进行订正处理. 另外 ,由于经验分布函数 5 Michael We gener . Dest riping multiple sensor imagery by imp roved histogram matchingJ . I nt . J . Rem ote sensi ng , 匹配方法是建立在统计基础之上的 ,因此当图像足够 () 1990 , 11 5: 5859 —5875 . 大 ,地物分布相对均匀时 ,其得到的结果更好. 对于小6 Srinivasan R , Canno n M , White J . L andsat data dest ri ping 幅图像 ,由于受到统计样本的限制 ,其结果要稍差一 using power filtering J . O pt ical En gi neeri n g , 1988 , 27 () 7: 939 —943 . 些. 此外 ,低端数据受敏感元灵敏度的影响很大 ,如洋 7 Gadallah F L , Csilla g F , Smit h E J M . Dest riping multi2 面上的可见光数据 ,条带处理效果不是十分理想. I nt . J . Rem ote sensor imagery wit h mo ment matchingJ . () S ensi n g , 2000 , 21 12: 2505 —2511 . 3 结语 8 YAN G Zho n g2Do ng , ZHAN G Wen2J an , L I J un , et al . De2st riping for MOD IS inf rared band data via wavelet 通过大量轨道数据试验 ,研究表明 :利用经验分 ( shrinkage J . Jou r n al of Rem ote S ensi n g 杨 忠 东 , 张 文 建 ,李俊 ,等 . 应用小波收缩方法剔除热红外波段数据条 布函数匹配方法对《神舟三号》中分辨率成像光谱仪 ) () 带噪声 . 遥感学报, 2004 , 8 1: 23 —30 . 数据进行归一化处理是非常有效的 ,数据图像条带 9 L IU Zhen g2J un , WAN G Chang2Yao , WAN G Chen. De2 st riping imaging spect roradio meter data by an imp roved 得到有效处理 ,图像质量明显得到改善 ,为数据定标 Jou r n al of Rem ote S ensi n g mo ment matching met hodJ . 和定量处理提供了极大方便 ,具有较好的应用前景 .(刘正军 ,王长耀 ,王成 . 成像光谱仪图像条带噪声去除 我国新一代极轨业务气象卫星《风云三号》将搭载中) () 的改进矩匹配方法 . 遥感学报, 2002 , 6 4: 279 —284 .