本發明專利技術實施例公開了一種干涉高光譜條紋去除方法及裝置。所述方法包括：根據干涉型光譜儀數據特性，對每一景圖像的原始干涉數據立方體按照行方向順序排列；對排列后的原始干涉數據進行MNF變換，得到變換的干涉數據立方體；從所述變換的干涉數據立方體中篩選出不帶鬼像的干涉數據立方體；對所述干涉數據立方體進行光譜復原處理，得到光譜影像。本發明專利技術實施例通過結合最小噪聲分離，去除了寄生鬼像所帶來的條紋噪聲，很好的滿足了干涉型成像儀數據處理的光譜質量需求，提高了衛星干涉型成像儀數據處理的信噪比和光譜準確度。據處理的信噪比和光譜準確度。據處理的信噪比和光譜準確度。
【技術實現步驟摘要】
干涉高光譜條紋去除方法及裝置
[0001]本專利技術涉及航空
，特別是一種干涉高光譜條紋去除方法及裝置。
技術介紹
[0002]環境減災2號衛星上搭載的高光譜成像儀是一種時空聯合調制的干涉成像光譜儀，該光譜儀通過對整個視場的推掃產生帶有空間信息和干涉信息三維圖像。對干涉圖進行傅里葉變換即可獲得光源目標的光譜分布，經過數據圖像系統處理后即可合成高光譜影像。時空聯合調制的干涉型光譜儀具有潛在高通量、多通道和高光譜分辨率的優勢，具有很好的發展潛力和應用前景。
[0003]環境減災2號衛星上搭載的干涉光譜儀在成像過程中，由于現有器件和工藝水平限制，存在固有的難點和需要克服的瑕疵，其中寄生鬼像的抑制和處理是數據處理重要的一個環節。寄生鬼像是由探測器硅物質表面和空氣形成的介質界面光線增透處理工藝不足導致的。探測器反射的光經過傅氏鏡二次進入干涉儀，再經過干涉儀分光后重新經過傅氏鏡，二次進入探測器，從而形成新的干涉數據疊加在真是干涉數據上。寄生鬼像的存在影響了高光譜數據的圖像信噪比和光譜準確度。
技術實現思路
[0004]本專利技術解決的技術問題是：克服現有技術的不足，提供了一種干涉高光譜條紋去除方法及裝置。
[0005]本專利技術的技術解決方案是：
[0006]第一方面，本專利技術實施例提供了一種干涉高光譜條紋去除方法，所述方法包括：
[0007]根據干涉型光譜儀數據特性，對每一景圖像的原始干涉數據立方體按照行方向順序排列；
[0008]對排列后的原始干涉數據進行MNF變換，得到變換的干涉數據立方體；
[0009]從所述變換的干涉數據立方體中篩選出不帶鬼像的干涉數據立方體；
[0010]對所述干涉數據立方體進行光譜復原處理，得到光譜影像。
[0011]可選地，在所述根據干涉型光譜儀數據特性，對每一景圖像的原始干涉數據立方體按照行方向順序排列之后，還包括：
[0012]對排列后的原始干涉數據進行相對輻射校正處理。
[0013]可選地，在所述對排列后的原始干涉數據進行MNF變換，得到變換的干涉數據立方體之后，還包括：
[0014]對所述變換的干涉數據立方體進行去噪聲和信號分離處理，得到處理的干涉數據立方體。
[0015]可選地，所述從所述變換的干涉數據立方體中篩選出不帶鬼像的干涉數據立方體，包括：
[0016]對所述處理的干涉數據立方體進行MNF逆變換，得到逆變換干涉數據立方體；
[0017]按照波段的信噪比對所述逆變換干涉數據立方體進行排序，得到排序的逆變換干涉數據立方體；
[0018]從排序的逆變換干涉數據立方體中篩選出前N個不帶鬼像的干涉數據立方體，N為正整數。
[0019]可選地，所述原始干涉數據立方體的第三個維度為干涉維度，所述原始干涉數據立方體的每個波段為對應位置光程差的快視圖。
[0020]第二方面，本申請實施例提供了一種干涉高光譜條紋去除裝置，所述裝置包括：
[0021]干涉數據排列模塊，用于根據干涉型光譜儀數據特性，對每一景圖像的原始干涉數據立方體按照行方向順序排列；
[0022]干涉數據變換模塊，用于對排列后的原始干涉數據進行MNF變換，得到變換的干涉數據立方體；
[0023]干涉數據篩選模塊，用于從所述變換的干涉數據立方體中篩選出不帶鬼像的干涉數據立方體；
[0024]光譜影像獲取模塊，用于對所述干涉數據立方體進行光譜復原處理，得到光譜影像。
[0025]可選地，所述裝置還包括：
[0026]干涉數據校正模塊，用于對排列后的原始干涉數據進行相對輻射校正處理。
[0027]可選地，所述裝置還包括：
[0028]處理干涉數據獲取模塊，用于對所述變換的干涉數據立方體進行去噪聲和信號分離處理，得到處理的干涉數據立方體。
[0029]可選地，所述干涉數據篩選模塊包括：
[0030]逆變換干涉數據獲取單元，用于對所述處理的干涉數據立方體進行MNF逆變換，得到逆變換干涉數據立方體；
[0031]逆變換干涉數據排序單元，用于按照波段的信噪比對所述逆變換干涉數據立方體進行排序，得到排序的逆變換干涉數據立方體；
[0032]干涉數據立方體篩選單元，用于從排序的逆變換干涉數據立方體中篩選出前N個不帶鬼像的干涉數據立方體，N為正整數。
[0033]可選地，所述原始干涉數據立方體的第三個維度為干涉維度，所述原始干涉數據立方體的每個波段為對應位置光程差的快視圖。
[0034]本專利技術與現有技術相比的優點在于：本專利技術實施例通過對干涉型成像干涉數據的干涉維度進行去噪，通過MNF變換實現信號噪聲的分離，寄生鬼像所帶來的信號殘留在后面主成分之后中，通過對前五個主成分進行MNF逆變換達到消除寄生鬼像的目的。本方法結合了最小噪聲分離，去除了寄生鬼像所帶來的條紋噪聲，很好的滿足了干涉型成像儀數據處理的光譜質量需求，提高了衛星干涉型成像儀數據處理的信噪比和光譜準確度。同時，成功的對環境減災2號衛星高光譜成像儀的光譜數據寄生鬼像所帶來的條紋噪聲進行去除，對提高干涉型成像光譜儀的復原后的光譜準確性以及圖像信噪比具有重要意義。
附圖說明
[0035]圖1為本專利技術實施例提供的一種干涉高光譜條紋去除方法的步驟流程圖；
[0036]圖2為本專利技術實施例提供的一種干涉高光譜條紋去除技術流程的示意圖；
[0037]圖3為本專利技術實施例提供的一種干涉高光譜條紋去除裝置的結構示意圖。
具體實施方式
[0038]干涉型成像光譜儀干涉圖像光譜復原過程中，產生寄生鬼像的條紋疊加在干涉圖像上，使得復原后的在整個光學視場存在水波紋。通過在干涉數據上進行MNF變換可以將鬼像所疊加的噪聲去除掉，首先進行正變換判斷那些譜段包含相關圖像，然后進行一個MNF反變換，用譜段子集或者反向變換前平滑噪聲的方法來消除噪聲，最后經過光譜復原得到的圖像即去掉了鬼像所帶來的噪聲。
[0039]接下來結合具體實施例對本專利技術實施例的技術方案進行如下詳細描述。
[0040]實施例一
[0041]參照圖1，示出了本專利技術實施例提供的一種干涉高光譜條紋去除方法的步驟流程圖，如圖1所示，該方法可以包括以下步驟：
[0042]步驟101：根據干涉型光譜儀數據特性，對每一景圖像的原始干涉數據立方體按照行方向順序排列。
[0043]在本實施例中，干涉型成像光譜儀干涉圖像光譜復原過程中，產生寄生鬼像的條紋疊加在干涉圖像上。
[0044]在獲取到干涉圖像之后，可以根據干涉型光譜儀數據特性，對每一景圖像的原始干涉數據立方體按照行方向順序排列。在具體實現中，可以根據干涉型光譜儀數據特點，將LAMIS轉置為(空間*推掃*干涉)的圖像，具體操作如下：對每一景圖像的原始干涉數據LAMIS按照行方向順序排列，該干涉數據立方體的第三個維度為干涉維度，其中每個波段為對應位置光程差的快視圖，以環境2號衛星可見近紅外為例，轉置后的干涉數據立方體V本文檔來自技高網...
【技術保護點】
【技術特征摘要】
1.一種干涉高光譜條紋去除方法，其特征在于，所述方法包括：根據干涉型光譜儀數據特性，對每一景圖像的原始干涉數據立方體按照行方向順序排列；對排列后的原始干涉數據進行MNF變換，得到變換的干涉數據立方體；從所述變換的干涉數據立方體中篩選出不帶鬼像的干涉數據立方體；對所述干涉數據立方體進行光譜復原處理，得到光譜影像。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根據干涉型光譜儀數據特性，對每一景圖像的原始干涉數據立方體按照行方向順序排列之后，還包括：對排列后的原始干涉數據進行相對輻射校正處理。3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述對排列后的原始干涉數據進行MNF變換，得到變換的干涉數據立方體之后，還包括：對所述變換的干涉數據立方體進行去噪聲和信號分離處理，得到處理的干涉數據立方體。4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述從所述變換的干涉數據立方體中篩選出不帶鬼像的干涉數據立方體，包括：對所述處理的干涉數據立方體進行MNF逆變換，得到逆變換干涉數據立方體；按照波段的信噪比對所述逆變換干涉數據立方體進行排序，得到排序的逆變換干涉數據立方體；從排序的逆變換干涉數據立方體中篩選出前N個不帶鬼像的干涉數據立方體，N為正整數。5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始干涉數據立方體的第三個維度為干涉維度，所述原始干涉數據立方體的每個波段為對應位置光程差的快視圖。6.一種干涉高光譜條紋去除裝置...
【專利技術屬性】
技術研發人員：胡忠正，王嘉璇，林軍，朱瑋瑋，喻文勇，侯晨輝，
申請(專利權)人：中國資源衛星應用中心，
類型：發明
國別省市：
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