[发明专利]一种基于像元标定的推扫式高光谱成像条带噪声消除方法

说明书

一种基于像元标定的推扫式高光谱成像条带噪声消除方法，首先，通过采用标准反射率板采集推扫式高光谱成像系统的本征条带噪声，得到标准反射率板图像，然后基于标准反射率板图像建立像元灵敏度标定模型；最后采用校正模型对采集到的被测样本对象的样本图像进行逐像素条带噪声校正，得到无条纹样本图像。建立逐像素多项式校正模型的步骤包括：对相同标准反射率板图像平均值进行求取；对标准反射率板均值图像各通道列向亮度平均值进行求取；各通道获取标准亮度的多项式进行拟合；各通道列向均值与标准亮度的偏差进去求取；传感器像元的不同亮度偏差进行多项式拟合；得到逐像素多项式校正模型。采用本方法后，条带被削弱甚至去除，效果明显。

技术领域

本发明涉及一种针对推扫式高光谱图像噪声处理的方法，是基于推扫式高光谱相机对其图像上的条带噪声去除，去除效果可提高对高光谱图像深入分析的精度，属于高光谱图像处理领域。

背景技术

随着科技的发展，社会的进步，人们生活水平得到很大提升，从而使得食品质量受到越来越多的重视。而传统检测技术不仅耗费时间长，费用昂贵，而且对检测对象本身具有破坏性，因此寻找新的高效的无损检测方法迫在眉睫。

高光谱成像技术是一种新兴的光学无损检测技术。作为一种非侵入性、非接触式、非传统技术，高光谱成像技术通过将光谱与成像技术相结合，同时提供了研究对象的空间信息和光谱信息，凭借其定性、定量以及定位的能力，目前已被广泛应用于农林产品质量和安全的无损检测工作。

高光谱技术基本特点是，光谱分辨率高；光谱响应范围广、波段多而窄；“谱像合一”以及数据量大，信息丰富；数据描述模型多，分析灵活。由于图像数据能反映产品的外部特征，而光谱数据又可以对物体内部物理结构及化学成分进行分析，可以说高光谱成像技术是图像技术与光谱技术的完美结合。

高光谱图像由于内部系统因素和外部环境因素，采集的图像存在着许多噪声，尤其对于推扫式高光谱相机，其采集的图像存在着有规律性的条带噪声。目前已有的高光谱图像条带噪声去除方法大致分为：基于滤波的方法、基于统计的方法、基于子空间的方法以及其他方法。

虽然传统方法对于推扫式高光谱图像的条带噪声有一定的效果，但这些方法都是基于图像本身的条件进行去噪，对图像本身的信息会产生很大的影响，还没有一种方法能够在不影响样本信息的基础下削弱条带噪声。

发明内容

为了解决现有技术中存在的问题，本发明提出一种基于像元标定的推扫式高光谱成像条带噪声消除方法，通过对不同规格标准反射率板的校正，实现对相机传感器每个像元的标定。本发明具体步骤如下：

首先，通过采用标准反射率板采集推扫式高光谱成像系统的本征条带噪声，得到标准反射率板图像，然后基于标准反射率板图像建立像元灵敏度标定模型；最后采用校正模型对采集到的被测样本对象的样本图像进行逐像素条带噪声校正，得到无条纹样本图像。

建立逐像素多项式校正模型的步骤包括：

对相同标准反射率板图像平均值进行求取；

对标准反射率板均值图像各通道列向亮度平均值进行求取；

各通道获取标准亮度的多项式进行拟合；

各通道列向均值与标准亮度的偏差进去求取；

传感器像元的不同亮度偏差进行多项式拟合；

得到逐像素多项式校正模型。

附图说明

图1是本发明的基于像元标定的推扫式高光谱成像条带噪声消除方法框图；

图2(a)为20％反射率标准板未经去条带校正前某一个波段的灰度值图像；

图2(b)为20％反射率标准板在该波段经过去条带校正后的灰度值图像。

具体实施方式