基于IDL的高光譜圖像噪聲處理系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

曾慶偉，張 強，王曉飛，2

(1.二十一世紀(jì)空間技術(shù)應(yīng)用股份有限公司，北京100096;2.黑龍江大學(xué)黑龍江省電子工程重點實驗室，哈爾濱150080)

由于各種因素的影響，高光譜圖像受到了嚴(yán)重的條帶噪聲干擾。條帶噪聲的存在降低了高光譜圖像的精度，給高光譜圖像的后續(xù)處理帶來了極大的不便。因此，條帶噪聲去除是高光譜圖像預(yù)處理的關(guān)鍵一步。由于條帶噪聲廣泛存在于多種高光譜圖像中，且與常見噪聲具有很大不同，已有不少學(xué)者對其進(jìn)行研究，并提出了很多創(chuàng)新算法。但在實際應(yīng)用中，僅僅有算法還是不足夠的，還需要把算法轉(zhuǎn)化為可獨立執(zhí)行的代碼集成到遙感圖像處理系統(tǒng)中，方便在實際應(yīng)用時對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。目前，市場上還沒有開發(fā)針對高光譜圖像噪聲處理的系統(tǒng)。本文結(jié)合地質(zhì)勘查工作的應(yīng)用需求和相關(guān)的成熟算法理論，基于IDL語言開發(fā)高光譜遙感圖像噪聲處理系統(tǒng)軟件，具有噪聲評估、噪聲去除和質(zhì)量評價等功能。

1 系統(tǒng)總體方案框架

由于實際應(yīng)用系統(tǒng)的人往往不具有較強的高光譜圖像處理專業(yè)知識，因此在設(shè)計插件時，應(yīng)注重插件的簡單易操作性，同時兼顧系統(tǒng)的可擴(kuò)展性。本次設(shè)計開發(fā)的高光譜遙感圖像噪聲處理系統(tǒng)采用IDL語言作為編譯環(huán)境，方便功能擴(kuò)展，在數(shù)據(jù)I/O操作上與主流遙感圖像處理軟件ENVI兼容，即插件不僅可以讀ENVI格式文件，而且插件運行生成的數(shù)據(jù)文件也可以由ENVI進(jìn)行讀取處理。不僅方便用戶使用，同時極大地增強了插件的實際應(yīng)用價值。插件的整個設(shè)計框架見圖1。

圖1 系統(tǒng)總體框架Fig.1 The overall framework of the system diagram

2 系統(tǒng)方案設(shè)計

從系統(tǒng)的可重復(fù)利用性出發(fā)，盡可能對功能模塊進(jìn)行切分，一方面便于系統(tǒng)集成和升級，另一方面盡可能提高系統(tǒng)穩(wěn)定性，同時也有利于系統(tǒng)的調(diào)試。

2.1 系統(tǒng)分層設(shè)計思想

分層模塊化設(shè)計是軟件設(shè)計的一個重要發(fā)展方向。本系統(tǒng)是一個面向應(yīng)用的圖像處理系統(tǒng)，系統(tǒng)設(shè)計采用了功能和表現(xiàn)界面分離的策略，有利于系統(tǒng)的進(jìn)一步擴(kuò)展和跨平臺的支持?；诠δ艿姆謱釉O(shè)計結(jié)構(gòu)見圖2，其中核心算法嚴(yán)格采用標(biāo)準(zhǔn)IDL庫。

圖2 基于功能的分層設(shè)計Fig.2 Hierarchical design features diagram

數(shù)據(jù)管理層實現(xiàn)的是系統(tǒng)中待處理及處理后數(shù)據(jù)的讀取、按格式存儲以及內(nèi)存分配等統(tǒng)一管理的功能，是整個軟件系統(tǒng)的基礎(chǔ)。數(shù)學(xué)函數(shù)庫層提供科學(xué)計算功能，系統(tǒng)涉及的與數(shù)學(xué)運算有關(guān)的算法都將從該層直接調(diào)用。輔助功能層實現(xiàn)高光譜圖像的翻轉(zhuǎn)、裁剪、預(yù)處理等功能。專業(yè)功能層負(fù)責(zé)高光譜圖像專業(yè)功能處理模塊，如特征分析、解混、目標(biāo)檢測等。可視化與交互層包括視窗和光譜曲線可視化顯示和交互等功能。

2.2 數(shù)據(jù)管理的一體化設(shè)計

對高光譜數(shù)據(jù)而言，波段多、數(shù)據(jù)量大是其固有的特點，在數(shù)據(jù)存取、圖像顯示、內(nèi)存管理等方面會存在諸多問題，而且在系統(tǒng)同時讀入多個數(shù)據(jù)文件后，這些問題將更加難以解決。因此本項目提出一體化設(shè)計思想，即利用VC++中的結(jié)構(gòu)體和類設(shè)計理念，將數(shù)據(jù)管理都?xì)w入一個大的結(jié)構(gòu)體，對每一組數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問時都可以找到對應(yīng)的一個結(jié)構(gòu)體和對應(yīng)的類空間，這樣就可以避免出現(xiàn)一些不必要的錯誤。

數(shù)據(jù)管理結(jié)構(gòu)體包括3個類成員 (見圖3):①內(nèi)存管理類成員，用于進(jìn)行數(shù)據(jù)管理、讀取、存儲等功能;②圖像顯示管理類成員，用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)的顯示、假彩色合成、圖像的放大與縮小、圖像動態(tài)范圍調(diào)整等功能;③數(shù)據(jù)信息管理類成員，用于各波段的均值、方差、直方圖等信息的管理。這樣，每打開一個高光譜圖像數(shù)據(jù)對象，即建立一個新的數(shù)據(jù)管理結(jié)構(gòu)體與之相對應(yīng)。

圖3 數(shù)據(jù)管理結(jié)構(gòu)框圖Fig.3 Data management structure diagram

3 系統(tǒng)實現(xiàn)

3.1 系統(tǒng)主界面

系統(tǒng)通過模塊化方式搭建，主要包括文件、查看、噪聲評估、條帶噪聲去除和圖像質(zhì)量檢驗等模塊 (見圖4)。

3.2 圖像噪聲評估

空間光譜維去相關(guān)法噪聲估計算法是利用高光譜圖像空間維和光譜維存在高相關(guān)性的特點，通過多元線性回歸去除具有高相關(guān)性的信號，然后根據(jù)得到的殘差圖像對噪聲進(jìn)行估算。該方法受地物覆蓋類型影響小，并且可以自動執(zhí)行，是目前較為穩(wěn)定的高光譜圖像噪聲評估方法。系統(tǒng)功能模塊見圖5。

當(dāng)程序運行結(jié)束后，會出現(xiàn)如圖6的結(jié)果，其反映了不同波段噪聲強度估計情況，值越大，說明該波段受噪聲污染越嚴(yán)重。

3.3 圖像噪聲去除

圖像噪聲去除算法基于矩匹配的思想，利用高光譜圖像光譜維空間連續(xù)的特征求解增益和偏置從而進(jìn)行噪聲去除。該方法從高光譜影像特征出發(fā)，受地物覆蓋類型影響小，是目前較為成熟穩(wěn)定的高光譜圖像噪聲去除方法，系統(tǒng)功能模塊如圖7所示。

圖4 系統(tǒng)主界面Fig.4 The main interface of system

圖5 噪聲評估模塊Fig.5 The module of noise evaluation

圖6 噪聲強度估計測試結(jié)果Fig.6 The results of noise intensity estimation

圖7 條帶噪聲去除模塊Fig.7 The module of destriping

選取makhtesh地區(qū)500×500的數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，從視覺上和光譜空間對比條帶去除前后的差別 (見圖8、圖9)。

圖8 條帶去除視覺效果Fig.8 The visual effects of destriping

圖9 條帶去除前后像元光譜曲線Fig.9 The pixel spectral curves before and after destriping

3.4 圖像質(zhì)量評價

圖像質(zhì)量評價是對原始影像和去除條帶影像進(jìn)行特征參數(shù)統(tǒng)計，如:信息熵、方差、清晰度、強度等信息，對比評價條帶去除結(jié)果對原始影像各項圖像質(zhì)量參數(shù)的影響。系統(tǒng)功能模塊見圖10。

圖像質(zhì)量評價結(jié)果如圖11所示。從圖中可看出，條帶去除后信息熵及清晰度略微減小，噪聲強度略微增大?？傮w而言，條帶噪聲去除算法對條帶象元修復(fù)度高，對無條帶象元影響較小，實用性強。

4 結(jié)論

圖10 質(zhì)量評價模塊Fig.10 The module of quality evaluation

圖11 圖像質(zhì)量評價結(jié)果Fig.11 The results of image quality evaluation

本文基于IDL語言開發(fā)的高光譜圖像噪聲處理系統(tǒng)以面向地質(zhì)行業(yè)應(yīng)用目標(biāo)，界面友好，操作簡單，運算速度快。系統(tǒng)的開發(fā)為高光譜圖像處理提供了基礎(chǔ)支撐平臺，可有效解決遙感軟件缺乏專業(yè)的高光譜圖像處理模塊的問題。

［1］ 韓培友.IDL可視化分析與應(yīng)用［M］.陜西:西北工業(yè)大學(xué)出版社，2006.HAN Pei-you.Interactive analysis and application of IDL［M］.Shannxi:Northwestern Polytechnical University Press，2006.

［2］ 王甡，江南，胡斌.基于IDL語言的太湖藍(lán)藻水華遙感監(jiān)測信息系統(tǒng)設(shè)計 ［J］.遙感信息，2010， (2):59～64.WANG Sheng，JIANG Nan，HU Bin.Design of remote sensing information system for monitoring cyanobacteria bloom in Taihu Lake based on Interactive Data Language［J］.Remote Sensing Information，2010，(2):59～64.

［3］ 王茂芝，徐文皙，汪大明，等.高光譜遙感礦產(chǎn)資源探測軟件研制與問題探討［J］.國土資源科技管理，2012，(6):59～63.WANG Mao-zhi，XU Wen-xi，WANG Da-ming，et al.Discussion on development of mineral resource exploration software with hyperspectral remote sensing［J］.Scientific and Technological Management of Land and Resources，2012，(6):59 ～63.

［4］ 常睿春，崔之熠，王茂芝.基于IDL的尾礦識別系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用［J］.金屬礦山，2013，(6):96～99.CHANG Rui-chun，CUI Zhi-yi，WANG Mao-zhi.Development and application of mine tailings identification system based on IDL［J］.Metal Mine，2013，(6):96 ～99.