基于深度學(xué)習(xí)的遙感影像混合噪聲去除技術(shù)

宋婷婷　韓揚(yáng)　史美齡

摘要：文章綜合探討了遙感影像中常見的混合噪聲類型及其特點(diǎn)。詳細(xì)介紹了基于深度學(xué)習(xí)的遙感影像混合噪聲去除技術(shù)，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)和自編碼器等模型的選擇與應(yīng)用。同時(shí)，對數(shù)據(jù)預(yù)處理和增強(qiáng)技術(shù)、模型優(yōu)化策略進(jìn)行了深入分析，并通過技術(shù)應(yīng)用測試驗(yàn)證了所提方法的有效性。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；遙感影像；混合噪聲；去除技術(shù)

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）13-0037-02 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID） ：

遙感影像作為地表監(jiān)測與分析的重要資料來源，其質(zhì)量直接影響到地理信息系統(tǒng)、氣候變化監(jiān)測、自然資源管理等多個(gè)領(lǐng)域的決策和研究質(zhì)量。然而，這些影像在獲取過程中往往會被多種噪聲所污染，包括但不限于鹽與胡椒噪聲和高斯噪聲。這些噪聲來源復(fù)雜，如傳感器故障、信號傳輸錯(cuò)誤等，嚴(yán)重降低了遙感數(shù)據(jù)的可用性和可信度。傳統(tǒng)的噪聲去除技術(shù)，如中值濾波、高斯濾波等，在某些場景下雖然有效，但面對復(fù)雜多變的混合噪聲環(huán)境時(shí)，這些方法往往顯得力不從心，難以取得理想的去噪效果。

1 遙感影像噪聲類型與特點(diǎn)

1.1 類型

1.1.1 鹽與胡椒噪聲

鹽與胡椒噪聲，也被稱為脈沖噪聲，是一種極端的噪聲形式。表現(xiàn)為影像上隨機(jī)分布的黑點(diǎn)（鹽）和白點(diǎn)（胡椒）。此類噪聲通常由圖像傳感器、傳輸錯(cuò)誤或由于軟件缺陷引起。它對遙感影像的影響尤為嚴(yán)重，會造成圖像細(xì)節(jié)的丟失，尤其是在遙感影像中的小物體檢測和分類中，其影響尤為顯著。而高斯噪聲，是一種統(tǒng)計(jì)噪聲，其幅度在圖像中呈正態(tài)分布[1]。

1.1.2 高斯噪聲

高斯噪聲是一種統(tǒng)計(jì)噪聲，其幅度在圖像中呈正態(tài)分布。與鹽與胡椒噪聲相比，高斯噪聲更為普遍，反映了圖像獲取、傳輸過程中的隨機(jī)誤差。這種噪聲在整個(gè)圖像中普遍存在，表現(xiàn)為圖像的模糊，影響圖像質(zhì)量的同時(shí)也增加了圖像處理的難度。

1.2 特點(diǎn)

深度學(xué)習(xí)技術(shù)在處理這兩種噪聲方面展現(xiàn)出了獨(dú)特的優(yōu)勢。針對鹽與胡椒噪聲，深度學(xué)習(xí)模型，尤其是具有強(qiáng)大特征提取能力的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） ，能夠通過學(xué)習(xí)影像數(shù)據(jù)的深層特征，有效區(qū)分噪聲與圖像本身的信息，從而實(shí)現(xiàn)精確去噪[2]。通過設(shè)計(jì)專門的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和損失函數(shù)，例如采用具備自適應(yīng)特征提取能力的深度殘差網(wǎng)絡(luò)，可以進(jìn)一步提高對鹽與胡椒噪聲的去除效率。

2 基于深度學(xué)習(xí)的遙感影像混合噪聲去除方法

2.1 深度學(xué)習(xí)模型選擇

在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ蛯τ谶b感影像中混合噪聲的有效去除至關(guān)重要。本文將集中討論三種主要的深度學(xué)習(xí)模型——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN） 和自編碼器，在遙感影像混合噪聲去除中的應(yīng)用及其效果。為了深入分析這些模型的工作原理和優(yōu)勢，我們引入一個(gè)以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的算法實(shí)例，通過公式來闡述其在遙感影像混合噪聲去除中的應(yīng)用。

2.1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 通過其特有的卷積層和池化層架構(gòu)，在特征提取和模式識別方面表現(xiàn)出色。CNN 的一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢在于其能夠自動且有效地從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)空間層次的特征[3]?？紤]到CNN在處理圖像數(shù)據(jù)方面的能力，定義了一個(gè)基本的CNN去噪模型，其關(guān)鍵在于最小化原始圖像與去噪圖像之間的差異，這可以通過以下?lián)p失函數(shù)L來量化：

其中，N 代表訓(xùn)練樣本的數(shù)量，Xi 是受噪聲污染的輸入圖像，Yi 是對應(yīng)的無噪聲圖像，f （Xi ; θ ）代表帶有參數(shù)θ 的CNN模型，∥ 2 表示歐氏距離。通過優(yōu)化上述損失函數(shù)，CNN模型學(xué)習(xí)到了從受噪聲污染的輸入中恢復(fù)清晰圖像的能力。

2.1.2 生成對抗網(wǎng)絡(luò)

生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN） 由一個(gè)生成器和一個(gè)判別器組成，其中生成器負(fù)責(zé)產(chǎn)生盡可能接近真實(shí)圖像的輸出，而判別器則嘗試區(qū)分生成的圖像和真實(shí)的圖像。在遙感影像去噪的上下文中，生成器接收受噪聲影響的圖像作為輸入，并試圖輸出去噪后的圖像；判別器評估去噪圖像與真實(shí)無噪聲圖像之間的區(qū)別。GAN的訓(xùn)練過程可以通過以下兩個(gè)最小化問題來描述：

其中，G 代表生成器，D 代表判別器，V （D，G ）是判別器和生成器的值函數(shù)，E 表示期望，pdata 表示數(shù)據(jù)的分布，x 和y 分別表示受噪聲影響的輸入圖像和真實(shí)的無噪聲圖像。通過這種方式，GAN能夠生成與真實(shí)遙感影像在視覺上幾乎無法區(qū)分的去噪圖像。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理和增強(qiáng)

在遙感影像混合噪聲去除的深度學(xué)習(xí)研究中，數(shù)據(jù)預(yù)處理和增強(qiáng)是一項(xiàng)至關(guān)重要的步驟。它不僅能夠提升模型的訓(xùn)練效率，還能顯著提高去噪性能。為了深入探討這一過程，我們將專注于介紹自適應(yīng)實(shí)例歸一化（Adaptive Instance Normalization， AdaIN） 技術(shù)在數(shù)據(jù)預(yù)處理和增強(qiáng)中的應(yīng)用，并通過數(shù)學(xué)公式來闡明其原理和效果。

自適應(yīng)實(shí)例歸一化（AdaIN） 源于視覺藝術(shù)風(fēng)格遷移的研究。其核心思想是將一個(gè)圖像的風(fēng)格實(shí)時(shí)地遷移到另一個(gè)圖像上。而在遙感影像去噪的上下文中，將這一概念轉(zhuǎn)化為將遙感影像數(shù)據(jù)調(diào)整到一個(gè)更有利于深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)的狀態(tài)。AdaIN的操作可以表示為兩個(gè)步驟的組合：首先是實(shí)例歸一化（InstanceNormalization， IN） ，然后是自適應(yīng)調(diào)整。實(shí)例歸一化通過下列公式進(jìn)行：

其中，x 表示圖像中的一個(gè)像素點(diǎn)，μ （x） 和σ（x） 分別是該像素在通道內(nèi)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，γ 和β 是可學(xué)習(xí)的參數(shù)，用于調(diào)整歸一化后的數(shù)據(jù)的縮放和偏移。自適應(yīng)調(diào)整則通過以下公式實(shí)現(xiàn)：

在這里，y 代表目標(biāo)圖像，這意味著我們使用目標(biāo)圖像y的均值μ （y ）和標(biāo)準(zhǔn)差σ（y ）來替代源圖像x的相應(yīng)參數(shù)。這一過程有效地將源圖像的“風(fēng)格”調(diào)整為目標(biāo)圖像的“風(fēng)格”。在遙感影像去噪的場景中，可以理解為將具有噪聲的遙感影像調(diào)整為更接近無噪聲狀態(tài)的風(fēng)格，從而提高深度學(xué)習(xí)模型處理這些數(shù)據(jù)的能力。通過動態(tài)調(diào)整γ和β，可以實(shí)現(xiàn)多種不同程度和類型的噪聲狀態(tài)，從而使模型在面對實(shí)際的、多變的遙感影像噪聲時(shí)，表現(xiàn)出更強(qiáng)的魯棒性和適應(yīng)性。

2.3 模型優(yōu)化策略

有效的模型優(yōu)化策略應(yīng)當(dāng)綜合考慮損失函數(shù)設(shè)計(jì)、優(yōu)化算法的選擇、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的調(diào)整以及超參數(shù)的精細(xì)調(diào)優(yōu)，以確保深度學(xué)習(xí)模型能夠充分學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜特征，同時(shí)有效降低噪聲對最終影像質(zhì)量的影響[4]。損失函數(shù)的設(shè)計(jì)需要精確反映遙感影像去噪的目標(biāo)，即在降低噪聲的同時(shí)盡可能保留影像的重要特征和信息。結(jié)合使用基于內(nèi)容和結(jié)構(gòu)的損失函數(shù)，如結(jié)構(gòu)相似性（SSIM） 指數(shù)和感知損失，能夠更全面地評估去噪效果，從而引導(dǎo)模型在減少噪聲的同時(shí)保留影像的視覺質(zhì)量。隨機(jī)梯度下降（SGD） 及其變體雖然是深度學(xué)習(xí)中最常見的優(yōu)化方法之一，但基于自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的優(yōu)化算法，如Adam，因其出色的收斂速度和較小的超參數(shù)調(diào)整需求而越來越受到歡迎。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的調(diào)整是實(shí)現(xiàn)高效去噪的關(guān)鍵。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 通過引入更深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新的層間連接方式（如殘差連接和密集連接）提高了信息的傳遞效率，有助于模型捕捉更復(fù)雜的數(shù)據(jù)特征并提高去噪性能。

3 技術(shù)應(yīng)用測試

3.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

1） 數(shù)據(jù)類型：遙感衛(wèi)星影像，包括但不限于城市、農(nóng)田、森林等地表類型。

2） 數(shù)據(jù)量：訓(xùn)練集大小為10 000張影像，驗(yàn)證集大小為2 000張影像，測試集大小為2 000張影像。

3） 噪聲類型：模擬加入的高斯噪聲和鹽與胡椒噪聲。

3.2 實(shí)驗(yàn)過程

在本研究中，數(shù)據(jù)集的選擇和使用是實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的核心部分，確保了研究的有效性和可靠性。首先，本研究采用的遙感影像數(shù)據(jù)集是從公開的遙感數(shù)據(jù)源中精心挑選的，這些數(shù)據(jù)源包括但不限于NASA提供的地球觀測數(shù)據(jù)和歐洲空間局（ESA） 的哨兵計(jì)劃數(shù)據(jù)。選擇這些數(shù)據(jù)集的原因是它們提供了豐富多樣的地表類型，包括城市、農(nóng)田、森林等，這對于本研究混合噪聲去除技術(shù)的全面評估至關(guān)重要。所有選用的數(shù)據(jù)都是實(shí)測數(shù)據(jù)，保證了實(shí)驗(yàn)結(jié)果的真實(shí)性和適用性。在數(shù)據(jù)使用方面，本研究將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集三部分?？偣?4 000張遙感影像中，10 000張用于模型的訓(xùn)練，2 000張用于模型的驗(yàn)證，以及另外2 000張用于模型的最終測試，總共的數(shù)據(jù)量為14 000張遙感影像，這些數(shù)據(jù)涵蓋了從低到高不同強(qiáng)度的噪聲條件，以模擬真實(shí)世界中的多種情況[5]。每條數(shù)據(jù)包含的內(nèi)容豐富，不僅有高分辨率的遙感圖像本身，還包括了圖像對應(yīng)的噪聲類型和噪聲級別信息。通過對這些數(shù)據(jù)的深入分析和處理，本研究旨在評估和優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型在遙感影像混合噪聲去除任務(wù)中的性能，如表1所示。

結(jié)果解釋顯示，隨著噪聲強(qiáng)度的增加，PSNR值逐漸降低，而計(jì)算時(shí)間逐漸增加。這反映了去噪難度的提升和處理時(shí)間的延長。SSIM值也隨噪聲強(qiáng)度的增加而減少，表明圖像質(zhì)量在視覺上的下降。這些結(jié)果一致地表明，噪聲強(qiáng)度對去噪性能有顯著影響，尤其是在高噪聲條件下，去噪任務(wù)變得更加挑戰(zhàn)，同時(shí)去噪算法的效率也受到影響。然而，即便在高噪聲條件下，所采用的深度學(xué)習(xí)技術(shù)依然能夠達(dá)到相對滿意的去噪效果，證明了該技術(shù)在處理復(fù)雜噪聲環(huán)境下的有效性和潛力。利用本文算法對某兩幅遙感影像進(jìn)行去噪處理，得到去噪前后的影像如圖1所示。

4 結(jié)束語

基于深度學(xué)習(xí)的遙感影像混合噪聲去除技術(shù)的研究，是一項(xiàng)具有深遠(yuǎn)影響的工作。通過不斷優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型和算法，提高數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性，不僅可以極大提升遙感影像的應(yīng)用價(jià)值，還可以推動深度學(xué)習(xí)技術(shù)在更廣泛領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。面對未來，這一領(lǐng)域仍有廣闊的研究空間和應(yīng)用前景，期待更多創(chuàng)新性的理論和技術(shù)突破，共同推進(jìn)遙感科學(xué)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步。

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【通聯(lián)編輯：梁書】