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    基于張量分解的衛(wèi)星遙感圖像增強(qiáng)算法*

    2018-12-06 08:16:10蔡長海
    科技與創(chuàng)新 2018年22期
    關(guān)鍵詞:圖像增強(qiáng)張量重構(gòu)

    馬 友,王 強(qiáng),蔡長海

    ?

    基于張量分解的衛(wèi)星遙感圖像增強(qiáng)算法*

    馬 友,王 強(qiáng),蔡長海

    (國家衛(wèi)星氣象中心,北京 100081)

    如果衛(wèi)星與地面接收設(shè)備之間的通信受到干擾,則會使得地面接收到的遙感數(shù)據(jù)不完整,造成衛(wèi)星遙感圖像殘缺的不良后果。針對該問題,提出了一種基于張量分解的衛(wèi)星遙感圖像增強(qiáng)算法,將遙感圖像建模為三維張量,然后將張量進(jìn)行重構(gòu)以預(yù)測其中的缺失數(shù)據(jù),最后基于缺失數(shù)據(jù)的預(yù)測補(bǔ)全殘缺的衛(wèi)星遙感圖像。以風(fēng)云三號C星的遙感圖像為例,驗(yàn)證了所提算法的有效性。

    衛(wèi)星;遙感圖像;圖像增強(qiáng);張量分解

    氣象衛(wèi)星通過所搭載的各種氣象遙感器,對地球及大氣層可見光、紅外和微波輻射進(jìn)行測量,并將測量結(jié)果轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號發(fā)送給地面站。地面站將這些數(shù)字信號復(fù)原,繪制成各種云層、地表和海面圖片,這些圖片稱為氣象遙感圖像,再經(jīng)進(jìn)一步處理和計(jì)算,可得出各種氣象資料,為氣象預(yù)報(bào)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在衛(wèi)星和地面站的通信過程中,如果星地通信網(wǎng)絡(luò)受到干擾,或者地面站接收設(shè)備出現(xiàn)故障,則會導(dǎo)致地面接收到的遙感數(shù)據(jù)不完整,最終導(dǎo)致遙感圖像的丟線缺塊等受損現(xiàn)象。因此,對這些受損圖像進(jìn)行修復(fù),以為后續(xù)的處理提供完整的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),是遙感圖像處理的重要研究內(nèi)容。針對該問題,本文提出了一種基于快速矩陣分解的氣象遙感圖像增強(qiáng)算法(Remote Sensing Image Enhancement Algorithm via Tensor Factorization,RSIE),該算法根據(jù)遙感圖像RGB通道將遙感圖像建模為三維張量,然后將張量進(jìn)行分解以求得其成分矩陣,基于成分矩陣對原張量進(jìn)行重構(gòu),重構(gòu)張量的過程中對原遙感圖像中的缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,以最終實(shí)現(xiàn)遙感圖像的增強(qiáng),補(bǔ)全圖像中的缺失部分。

    1 RSIE算法

    1.1 遙感圖像的張量建模

    1.2 遙感圖像的張量分解

    張量分解是基于秩1(rank one)張量進(jìn)行的,秩1張量的定義如下。

    將每個(gè)秩1張量r按定義1進(jìn)行分解:

    因此,維張量可分解為:

    式(4)即為本文所使用的張量分解形式,并稱(j)(1≤≤)為張量的成分矩陣。

    式(6)即為重構(gòu)的遙感圖像張量。

    1.3 遙感圖像的張量分解算法

    考慮到過擬合,將張量分解的優(yōu)化目標(biāo)設(shè)置為:

    每一輪迭代結(jié)束后,一旦≤,則說明達(dá)到優(yōu)化目標(biāo),迭代結(jié)束,即通過張量分解得到了遙感圖像張量模型的成分矩陣(1),(2)和(3).

    1.4 遙感圖像缺失數(shù)據(jù)預(yù)測

    得到了遙感圖像張量模型的成分矩陣(1),(2)和(3)后,按照式(6)即可完成遙感圖像缺失數(shù)據(jù)的預(yù)測。

    2 實(shí)驗(yàn)

    以2018-05-01風(fēng)云三號C星的可見光紅外掃描輻射計(jì)在太平洋某區(qū)域的遙感圖像為例,驗(yàn)證了所提算法的有效性。該區(qū)域的遙感圖像如圖2所示,其中黑色部分為缺失區(qū)域。通過所提遙感圖像增強(qiáng)算法,針對缺失部分進(jìn)行預(yù)測,并最終補(bǔ)全圖像中的缺失部分,補(bǔ)全后的圖像如圖2(b)所示。

    由圖2可以看出,對于遙感圖像缺失部分的預(yù)測補(bǔ)全,所提算法具有良好的效果。

    3 結(jié)束語

    針對衛(wèi)星遙感圖像的缺失預(yù)測,本文提出了基于張量分解的衛(wèi)星遙感圖像增強(qiáng)算法,所提算法通過張量概念遙感圖像進(jìn)行建模;通過張量分解計(jì)算其成分矩陣;然后通過成分矩陣對張量進(jìn)行重構(gòu)以準(zhǔn)確地預(yù)測缺失遙感圖像數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了所提算法的有效性。

    圖2 所提算法對缺失圖像的補(bǔ)全效果

    [1]Iain H.Woodhouse.Introduction to microwave remote sensing[M].CRC press,2017.

    [2]Ravi P,Gupta.Remote sensing geology[M].Springer press,2017.

    TP391.9

    A

    10.15913/j.cnki.kjycx.2018.22.043

    2095-6835(2018)22-0043-02

    國家自然科學(xué)基金(編號:61602126);國家863計(jì)劃項(xiàng)目(編號:2011AA12A104)

    王強(qiáng)(1971—),男,工程師。

    〔編輯:張思楠〕

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