申请/专利权人：湖南大学

申请日：2021-05-18

公开（公告）日：2022-09-16

公开（公告）号：CN113269688B

主分类号：G06T5/00

分类号：G06T5/00;G06T7/44;G06F17/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.09.16#授权;2021.09.03#实质审查的生效;2021.08.17#公开

摘要：本发明公开了一种全变分光学遥感图像海面耀斑去除方法，包括：将被耀斑污染的光学遥感退化图像X输入预设的高阶纹理全变分耀斑去除模型，将高阶纹理全变分耀斑去除模型的求解问题转换为包含多个子问题的数值优化问题，求解所述包含多个子问题的数值优化问题，获得纯净的遥感图像Y；该高阶纹理全变分耀斑去除模型为将光学遥感退化图像X视为一个纯净的遥感图像Y和一个耀斑图像Z的叠加的函数关系X=Y+Z建立便于区分耀斑和背景信息的纯净的遥感图像Y的函数表达式、并引入纹理的高阶全变分项得到。本发明实现光学遥感图像海面耀斑去除，不需要利用任何辅助数据和波段信息，能够有效去除耀斑且保留地物信息。

主权项：1.一种全变分光学遥感图像海面耀斑去除方法，其特征在于，该方法包括：1）将被耀斑污染的光学遥感退化图像X输入下式所示的高阶纹理全变分耀斑去除模型； ，（1）上式中，Y为纯净的遥感图像，μ和η为权重，Z=X-Y为耀斑图像，X为光学遥感退化图像，Zm为耀斑图像Z的第m个波段，为引入纹理的高阶全变分项，其中Zm1为高阶全变分项第一个辅助变量Z1的第m个波段，Zm2为高阶全变分项第二个辅助变量Z2的第m个波段，Z1=DY-T和Z2=GT，T为引入的满足{S,T∈R2|DY=S+T}的辅助变量，D,G分别为一阶和二阶差分算子，α1和α2为自由参数，N为耀斑图像Z单个波段的图像大小；2）将高阶纹理全变分耀斑去除模型的求解问题转换为包含多个子问题的数值优化问题；3）求解所述包含多个子问题的数值优化问题，获得纯净的遥感图像Y；步骤1）之前还包括建立高阶纹理全变分耀斑去除模型的步骤：S1）引入满足{S,T∈R2|DY=S+T}的辅助变量S和T，其中R2表示实数，D为一阶差分算子，确定引入纹理的高阶全变分项如下式所示： ，（2）上式中，为引入纹理的高阶全变分项，DY表示纯净的遥感图像的一阶差分，S,T为引入的满足{S,T∈R2|DY=S+T}的辅助变量，S=DY-T，α1和α2为自由参数，Y为纯净的遥感图像，G为二阶差分算子，N为耀斑图像Z单个波段的图像大小，为辅助变量S的混合范数，为辅助变量的二阶差分GT的混合范数；S2）将光学遥感退化图像X视为一个纯净的遥感图像Y和一个耀斑图像Z的叠加，建立光学遥感退化图像X、纯净的遥感图像Y以及耀斑图像Z的函数关系X=Y+Z，建立便于区分耀斑和背景信息的纯净的遥感图像Y的函数表达式，并引入纹理的高阶全变分项，得到高阶纹理全变分耀斑去除模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖南大学 一种全变分光学遥感图像海面耀斑去除方法

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