基于傅里叶变换的HY-1B卫星影像条带噪声去除

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1、第33卷第1期航天返回与遥感2012年02月SPACECRAFtRECOVERY&REMOTESENSING53基于傅里叶变换的HY一1B卫星影像条带噪声去除杨雪1,2,3马骏，赖积保，。王静，王楠1,2刘丹，。(1河南大学计算机与信息工程学院，开封475004)(2河南大学数据与知识工程研究所，开封475004)(3中国科学院遥感应用研究所，北京100101)摘要HY．1B卫星是中国第二颗海洋遥感卫星，水色水温扫描仪(cocTs)是其主要载荷。文章针对COCTS图像条带噪声的特点，采用傅里叶变换方法，设计了一种新的滤波器，对图像进行条带噪声去除．并同传统的低通滤波方法

2、处理结果进行比较。实验结果表明，新的傅里叶变换方法能够有效地去除图像的条带噪声．其去除效果要优于传统的低通滤波方法。关键词条带去除傅里叶变换低通滤波“海洋一号”B卫星中图分类号：TP751文献标识码：A文章编号：1009—8518(2012)01—0053—07DOI：10．39690．issn．1009-8518．2012．01．008DestripingMethodsforHY-1BSatelliteImagesBasedonFourierTransformYANGXue，，MAJun，LAIJibao’WANGJing，WANGNan'LIUDan'(1Compu

3、terandInformationEngineeringCollege，HenanUniversity，Kaifeng475001，China)(2InstituteofDataandKnowledgeEngineering，HenanUniversity，Kaifeng475004，China)(3InstituteofRemoteSensingandApplications，ChineseAcademyofSciences，Beijing100101，China)AbstractChineseOceanColorandTemperatureScanner(COCTS

4、)isthemainpayloadonHY一1BsatellitewhichisChinesesecondoceanremotesensingsatellite．AnewfilterinFouriertransformisusedtodestripethenoiseofCOCTSimage，accordingtothecharacteristicsofCOCOTimages．Thedestripedimageiscomparedwithtraditionallow-passfiltermethod．TheresultshowsthatthenewFouriertrans

5、formmethodcaneffectivelydestripeimagenoise，anditsdestripingeffectishigherthanthatofthetraditionallow-passfiltermethod．Keywordsdestriping；fouriertransform；lowpassfilter；HY一1B1引言2007年4月11日，我国第二颗海洋卫星“海洋一号”B(HY一1B)在太原卫星发射中心成功发射，其有效载荷为l0波段的海洋水色水温扫描仪(COCTS)和4波段的海岸带成像仪(CZI)。HY一1B卫星是HY一1A的后续星，其基

6、本特性参数、扫描机制和HY一1A卫星近似，但观测能力和探测精度都有增强和提高。COCTS的空间分辨率为1．1km，量化等级为10bit，采用四元双面并扫成像，每行的像元数为1664。COCTS主要用于探收稿日期：2011-07—10基金项目：国防科技工业民用专项科研技术研究项目(07KO01OOK)54航天返回与遥感2012年第33卷测叶绿素、悬浮泥沙、可溶有机物及海洋表面温度等要素和进行海岸带动态变化监测。由于COCTS传感器各探元的响应能力不一致，获取的图像存在沿探测器方向的条带。为此，在对数据进行后续处理和定量化应用之前．必须首先去除图像的条带噪声。条带噪声是由于

7、不同探元响应度的差异而产生的现象。去除条带噪声本质上是对图像进行相对辐射校正．对卫星遥感器测量的原始数字值进行“再”量化的处理过程。根据处理的基本原理，可分为两大类：基于空间域条带噪声去除和基于频率域条带噪声去除。基于空间域的去噪方法针对图像灰度值特征，进行归一化和匹配处理。空间域方法又包括图像统计法和积分球定标法两类。图像统计法是利用图像自身信息，通过统计分析得到每个探元的校正系数，典型的方法有直方图匹配法、直方图均衡法、矩匹配法、插值方法等l1-51；积分球定标法是利用发射前实验室测量的各探元归一化系数作为输入参数，实现相对辐射校正嘲