[发明专利]一种坏像元的校正方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种坏像元的校正方法，属于信号处理技术领域。

背景技术

时空联合调制干涉型成像光谱仪作为一种新型成像光谱仪，克服了时间调制型干涉成像光谱仪稳定性差及空间调制型干涉成像光谱仪低通量的不足，具有多通道、更高的光通量、更好的光谱和空间分辨率等优点，在近十几年逐步受到各国的重视并发展成熟。时空联合调制干涉成像光谱仪利用推扫方式扫描目标景物，在不同时刻目标成像在探测器的不同位置。从而获得目标点的完整点干涉图，再由点干涉图通过傅里叶变换复原产生该目标的光谱。

时空联合调制型成像光谱仪中所使用的探测器大部分是二维CCD面阵。在时空联合调制型成像光谱仪的研制和使用光程中，由于诸多不确定因素，会导致探测器的某一个或一些像元性能（主要是灵敏度、信噪比等）严重降低，甚至短暂或永久失效，这些像元称为坏像元。由于时空联合调制干涉成像光谱仪获得地物点的光谱曲线必须经过一次全视场的推扫过程，如果光谱仪的探测器上某一个位置上出现坏像元，那么，该坏像元会造成其所在推扫方向上的一行地物的干涉图缺失，复原出的光谱就无法反映景物目标的真实属性。为了实现高精度的光谱复原，需对获取的数据的坏像元数据进行校正。

时空联合调制型成像光谱仪的坏像元根据其表现出来的性能特点可以分为以下三类：第一类为‘不动’坏点，这一类坏像元的探测值不随光照变化而变化，是某一恒定的值；第二类为热点和冷点，热点是定标时探测值总是高于周围的值的像元，冷点指的是定标时探测值总是低于周围的值的像元；第三类为“带无规律噪声”坏点，该类坏像元的探测值呈无规律变化。目前，通常有两种方式来校正坏像元，一种是“在线校正”，也就是从硬件上进行修复校正；另一种是“线下校正”，该种方法是通过软件的数据处理，利用相邻的数据来校正。现有的“线下校正”技术

文献[1]Hugh H.Kieffer,“Detection and correction of bad pixels in hyperspectral sensors，”SPIE vol.2821/93-108,1996中坏像元校正方法针对的数据类型为一维的空间维和一维光谱维。不适用于时空联合调制型干涉成像光谱仪数据。

文献[2]Azwitamisi E Mudau and et al,“Non-Uniformity Correction and Bad Pixel Replacement on LWIR and MWIR Images，”IEEE，2011中坏像元校正方法是目前最常用的方法，对坏像元位置在两个空间维进行插值估计，文献中使用的插值方法是最近邻，这种方法不适用于连续坏点的校正。另外该方法未考虑光谱维的影响。

文献[3]邓磊等，“坏像元对复原光谱影响的修正方法，”电子技术，2004中坏像元校正方法针对的数据类型是空间调制型光谱仪，用于时空联合调制型干涉成像光谱仪数据时，需要经过预处理。它提出基于光谱维与空间维插值加权平均的数据修正方法。该种方法未考虑空间维的两个方向的影响不同，加权时权重应不同；也未考虑坏像元出现在光谱维的不同位置时，光谱维和空间维的权重因子不同，无法准确复原地物的谱信息。

发明内容

本发明的目的是为了解决上述问题，提高地物目标光谱复原精度，提出了一种时空联合调制型干涉成像光谱仪数据坏像元的校正方法。

一种时空联合调制型干涉成像光谱仪数据坏像元的校正方法，包括以下几个步骤：

步骤一：从实验室和实际定标数据中，获得时空联合调制型干涉成像光谱仪中所有坏像元的位置。

步骤二：通过时空联合调制型干涉成像光谱仪获取包含感兴趣目标地物点的图像，即推扫图像序列。

步骤三：通过数据处理，生成一个数据立方体。

步骤四：判断目标地物点的完整的干涉强度数据是否存在坏点，如果存在，确定坏点位置。

步骤五：获取感兴趣目标地物所在区域的数据立方体数据，并对坏像元位置进行插值校正。

步骤六：将感兴趣目标地物点的插值后的完整干涉强度数据，进行傅里叶变换复原得到该感兴趣目标地物点的光谱。

本发明的优点在于：

（1）本发明在进行坏像元插值校正时，针对时空联合调制型干涉成像光谱仪的数据特点，将原始数据整合成三维的数据立方体，不仅考虑到同时使用两个空间维和一个光谱维数据，而且考虑到空间维的两个方向影响不同以及坏像元在干涉图上的位置对光谱维和空间维权重因子的影响，能够提高坏像元的插值精度，减弱提取的感兴趣目标点的干涉数据失真，从而提高目标的光谱复原精度。