一种星载面阵相机序列影像的系统噪声去除方法

吴章平; 王密; 陈儒

doi:10.13203/j.whugis20230361

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一种星载面阵相机序列影像的系统噪声去除方法

摄影测量与遥感 | 更新时间：2026-11-05

- 一种星载面阵相机序列影像的系统噪声去除方法
- A System Noise Removal Method for Series Images from Spaceborne Area Array Camera
- 武汉大学学报（信息科学版） 2025年50卷第11期页码：2273-2284
- 作者机构：
  
  武汉大学测绘遥感信息工程全国重点实验室，湖北武汉，430079
- 作者简介：
  
  吴章平，硕士，研究方向为遥感影像相对辐射校正和质量提升。wuzp2318@whu.edu.cn
  王密，教授。wangmi@whu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划(2022YFB3902804)
- DOI：10.13203/j.whugis20230361
  中图分类号： P237
- 收稿：2024-05-16，
  
  纸质出版：2025-11-05
- 稿件说明：
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吴章平,王密,陈儒.一种星载面阵相机序列影像的系统噪声去除方法[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(11):2273-2284.

WU Zhangping,WANG Mi,CHEN Ru.A System Noise Removal Method for Series Images from Spaceborne Area Array Camera[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(11):2273-2284.
吴章平,王密,陈儒.一种星载面阵相机序列影像的系统噪声去除方法[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(11):2273-2284. DOI：10.13203/j.whugis20230361

WU Zhangping,WANG Mi,CHEN Ru.A System Noise Removal Method for Series Images from Spaceborne Area Array Camera[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(11):2273-2284. DOI：10.13203/j.whugis20230361

摘要

由于面阵相机在轨辐射定标困难，当相对辐射定标系数不够准确或者卫星状态发生变化时，面阵成像遥感影像中会出现大量系统噪声。分析了系统噪声的来源，并基于序列影像系统噪声在时间轴上存在相关性的特点，提出了一种利用序列影像去除系统噪声的方法。首先将原始影像与高斯滤波后的影像进行比值运算以去除辐射特征，得到纹理图像；然后将圆形局部二值模式算子和格拉布斯准则结合滤除梯度特征，获得噪声图像，利用序列噪声图像叠加得到校正系数，实现系统噪声的去除；最后以模拟和真实获取的噪声图像作为实验数据，采用多种去噪方法进行对比实验。结果表明，所提方法能够在去除噪声的同时，有效保留影像的边缘细节和纹理信息。

Abstract

Objectives

Due to the difficulty of the on-orbit radiometric calibration of area-array camera

a large amount of system noise will appear in the area-array imaging remote sensing images when the relative radiometric calibration coefficients are not accurate enough or the satellite state changes. Most of the existing denoising methods are based on the spatial domain correlation or transform domain correlation of images

and the denoising images will have the problem of losing edge details and texture characteristics. We analyze the source of the system noise and propose a method to remove system noise using series images based on the correlation of system noise in the time axis of series images.

Methods

First

the original image and the Gaussian filtered image are combined in a ratio operation to eliminate the radiation characteristics to obtain multiple texture images. Second

the circular local binary pattern operator and Grubbs criterion are combined to eliminate the gradient characteristics to obtain multiple noise images. Third

the correction coefficients are obtained by the superposition of multiple noise images

and further used to filter out the system noise.

Results

The simulated and real images are used as the experimental data. Our proposed method was compared with non-local mean

discrete cosine transform (DCT)

wavelet thresholding denoising

weighted nuclear norm minimization (WNNM)

and block matching 3-D filtering (BM3D). Our method obtains the highest peak signal-to-noise ratio and structural similarity index with different noise levels in simulation experiments. In experiments on real data

laboratory coefficient correction

DCT

and wavelet thresholding could not remove the noise effectively. BM3D and WNNM can efficiently remove noise and obtain high signal-to-noise ratio

but the edge and texture details are lost seriously. Our method effectively removes the noises

while preserving the edge details and texture information.

Conclusions

The results show that the proposed method can effectively maintain image edge details and texture information while removing image noise.

关键词

Keywords

references

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