基于光谱信息的遥感图像空间域自适应滤波

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第8卷第1期遥感学报Vo1．8，No．12004年1月JoURNALoFREMOTESENSINGJan．，2004文章编号：1007—4619(2004)01．0051—05基于光谱信息的遥感图像空间域自适应滤波吴传庆，赵永超，童庆禧，郑兰芬(中国科学院遥感应用研究所遥感信息科学开放研究实验室，北京100101)摘要：遥感图像往往由于内外因素的干扰含有各种噪声，为提高图像质量人们对其进行滤波。常规的滤波方式完全基于图像空间域．在消除异常点使图像平滑的同时使边界

2、变得不清楚从而使图像模糊；或者正相反，在边缘信息得到增强时也放大了图像噪声而使图像变得粗糙。该文的自适应滤波方法充分利用多光谱和高光谱遥感图像的光谱维信息，滤波时不仅要使均匀的地块得到平滑，而且要使地块间的边缘、局部的异常点、线仍然得到保存、在光滑的同时尽量保持原有的数值特征。关键词：遥感图像；平滑；自适应滤波中图分类号：TP751．1文献标识码：A1引言2常规的滤波方式遥感技术由多光谱遥感发展到高光谱遥感阶常用的滤波方法如自适应滤波器，平滑滤波器，段，传感器的波段数和光谱分辨率逐渐增加。虽然中值滤波器，定向

3、滤波器和边缘增强的罗伯特传感器在提高空间和光谱分辨率的同时信噪比也有(Roberts)、索伯尔(Sobe1)、拉普拉斯算子(Laplacian)所提高，但图像获取时像元问经常存在一些扰动，在等l】j。可以表述为图像卷积运算：空间和光谱维上像元间和波段间都可能相互影响，R=R0OK(1)随机噪声往往影响一些地块的均匀性及其边界的稳其中风是经噪声叠加的原始图像矩阵，是噪声定性。因此，有必要对图像进行平滑滤波以消除噪消除后的图像矩阵，K是滤波用的模板，@代表了一声。常规的滤波方式在消除异常点使图像平滑时同个算法即“

4、卷积运算，移动平均”。对于非自适应滤时使边界变得不清楚从而使图像模糊；或正相反，在波来说，K的元素k一般不变，代表了像元问相互边缘信息得到增强时也放大了图像噪声而使图像变影响的权重系数；自适应滤波的k是可变的，常常得粗糙。造成这种结果的原因是由于这些滤波方式是基于局部统计的权重函数，如Lee_2J，Localsig．完全基于图像的空问域，没有利用遥感图像所特有n1a，Bitermr[，Kuan，Gam眦，Frost[，M0dified的光谱信息；并且滤波时所用的模板是固定不变的。Lee_5，等。这些方法都是针

5、对单波段图像而设计本文提出的自适应滤波方法一基于光谱信息的自适的，一般利用模板内像元的统计值d选取合适像元应滤波器AFS(AdaptiveFilterbasedonSpectra1)充分值作滤波处理。往往只考虑图像空间数字分布特征利用了多光谱和高光谱遥感图像的光谱维信息，滤波时不仅要使均匀的地块得到平滑，而且要使地块而不能利用像元问根本的属性联系即像元的光谱信间的边缘、局部的异常点、线仍然得到保存，使不均息，大部分算法因而不得不简单假设随机噪声是乘匀地块的不均匀性得到保持，在光滑的同时尽量保性的或加性的，因而

6、这类方法不能有效地兼顾遥感持原有的数值特征。图像的边缘增强和噪声消除。收稿日期：2002-05．23；修订日期：2003-08．20基金项目：国家自然科学基金项目“光谱指数时间谱特性研究”(40271085)和国家“973”重点基础研究发展规划项目(G2000077901．05)资助。作者简介：吴传庆(1977～)，男，硕士。1999年毕业于北京大学地质系构造地质专业，并获得理学学士学位。同年保送到中科院遥感应用研究所攻读硕士学位。主要从事高光谱图像几何校正，图像和光谱数据处理，信息提取和特征分类等研究。维普

7、资讯http://www.cqvip.com52遥感学报第8卷的光谱向量，(t，，t)为逻辑变量，当阀值满足时，3AFS滤波器原理表示两者是同一类，它为1，否则取0。这样的可变模板能够确保只有与目标像元同类的像元才计入平均值作光滑，因而是一个智能化的0，21，22，2自适应滤波，对像元的相似性判断函数(t，，t)有．距离法和光谱角法两种。这里以大小为3*3模板为例，n波段遥感图像进行说明：0，11，12，13．1距离法(DASF，DistanceASF)0，01，02，0以(1，1)为中心像元，周围8个像元为

8、待测像元，以距离为判别准则，对周围8个像元进行选择。图1滤波模板中9个像元位置示意图应用比较广泛而简单的距离函数有两个：欧几里德Fig．1LocationrelationshipofNinepixelsin3X3filtermask距离和绝对距离：(1)欧几里德距离：AFS的关键在于如何在模板内完成基于光谱信息的像元选择。对有效的像元，在模板的相应位置Dl=√厂—∑—(—————M—一i)(4)i=