[发明专利]一种遥感卫星影像的辐射校正方法及装置

说明书

本申请提供了一种遥感卫星影像的辐射校正方法及装置。该方法包括：获取遥感卫星影像；遥感卫星影像中包括非渐晕影像块和渐晕影像块；根据非渐晕影像块的整体均值和渐晕影像块的列均值，确定岭回归模型；利用岭回归模型校正渐晕影像块的像素值，获得第一遥感卫星影像；对所述第一遥感卫星影像进行影像配准，获得第二遥感卫星影像；确定第二遥感卫星影像中的重叠区域，并利用平差模型校正重叠区域的像素值，获得第三遥感卫星影像。本申请通过岭回归模型对遥感卫星影像中渐晕区域的像素值进行校正，以及通过平差模型对卫星影像中重叠区域的像素值进行优化，解决了卫星影像中的渐晕和色差问题，使得最终获得卫星影像更加清晰。

技术领域

本申请涉及遥感卫星影像辐射校正技术领域，尤其涉及一种遥感卫星影像的辐射校正方法及装置。

背景技术

遥感卫星采集的数据通常有不同的级别(0级到4级)。0级数据是地面站接收到的未经进一步处理的遥感卫星采集的原始数据，它们承载着最原始、最完整的信息，可以用来生成更高级别的产品。

目前遥感卫星成像常用的是有推扫式成像系统，推扫式成像系统由光学焦平面和电荷耦合器件(charge coupled device,CCD)组成，也称为CCD图像传感器。由于入射光线的一部分被有效孔径大小遮挡，引起CCD响应不均匀，成像过程中亮度值会衰减，导致CCD影像边缘出现渐晕现象。此外，遥感卫星影像由于是多个CCD生成的影像拼接而成，在拼接处的重叠区域还存在色差现象。

现有技术通常运用侧滑数据进行遥感卫星影像的渐晕校正，然而这些侧滑数据较难获取，并且渐晕校正的精确度较低。在校正色差时，多针对2张影像之间的色差均衡，不适用高分遥感卫星影像的色差校正。

发明内容

本申请实施例提供了一种遥感卫星影像的辐射校正方法及装置，利用遥感卫星影像中渐晕影像的列均值和非渐晕影像的整体均值拟合出的岭回归模型对渐晕影像进行校正，以及利用平差模型对遥感卫星影像中重叠区域的影像进行色差优化，消除了遥感卫星影像中的渐晕和色差，使得遥感卫星影像更加清晰。

第一方面，本申请实施例提供了一种遥感卫星影像的辐射校正方法，该方法包括：获取遥感卫星影像；所述遥感卫星影像中包括非渐晕影像块和渐晕影像块；根据所述非渐晕影像块的整体均值和所述渐晕影像块的列均值，确定岭回归模型；利用所述岭回归模型校正所述渐晕影像块的像素值，获得第一遥感卫星影像；对所述第一遥感卫星影像进行影像配准，获得第二遥感卫星影像；确定所述第二遥感卫星影像中的重叠区域，并利用平差模型校正所述重叠区域的像素值，获得第三遥感卫星影像。

该实施方式采用非渐晕影像块的整体均值和渐晕影像块的列均值之间的岭回归模型对渐晕的像素值进行校正，采用平差模型对影像配准后的重叠区域的像素值进行平差优化，可消除影像中的渐晕问题和影像中重叠区域的色差问题，使得影像更加清晰。

在一种可能的实施方式中，所述根据所述非渐晕影像块的整体均值和所述渐晕影像块的列均值，确定岭回归模型包括：根据所述非渐晕影像块的灰度共生矩阵，确定所述非渐晕影像块为第一非渐晕影像块；对所述第一非渐晕影像块的整体均值和所述渐晕影像块的列均值进行岭回归拟合，获得所述岭回归模型。

该实施方式通过灰度共生矩阵在非渐晕影像块中筛选出纹理均匀的第一非渐晕影像块作为岭回归模型拟合的依据，使得岭回归模型更加精确，可以使得校正后的影像更加清晰。

在一种可能的实施方式中，所述根据所述非渐晕影像块的灰度共生矩阵，确定所述非渐晕影像块为第一非渐晕影像块包括：根据所述非渐晕影像块的灰度共生矩阵，确定所述非渐晕影像块的逆差矩和熵值；根据所述非渐晕影像块的逆差矩和熵值，以及逆差矩阈值和熵阈值，确定所述非渐晕影像块为第一非渐晕影像块。

该实施方式根据逆差矩和熵值对非渐晕影像块进行筛选，可以获得纹理均匀的非渐晕影像块。