高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法和装置与流程

本公开的实施例一般涉及卫星图像处理技术领域，并且更具体地，涉及高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法和装置。

背景技术：

高光谱卫星影像是用很窄而连续的光谱通道对地物持续遥感成像得到的卫星影像。在可见光到短波红外谱段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，通常具有谱段多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上，而且各光谱通道间往往是连续的，因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱遥感。

高光谱分辨率遥感在电磁波谱的可见光、近红外、中红外和热红外谱段范围内，获取许多非常窄的光谱连续的影像数据的技术。其成像光谱仪可以收集到上百个非常窄的光谱谱段信息。

相对于传统的低光谱分辨率的遥感技术相比，高光谱遥感在对地观测和环境调查中提供了更为广泛的应用，地物的分辨识别能力大大提高和成像通道大大增加。

但是，现有技术中，缺乏针对高光谱卫星影像的质量检测的快速有效的方法，常规的4谱段，8谱段的多光谱质检流程，显然无法适应动辄上百个谱段的高光谱卫星影像，采用常规的4谱段或8谱段的多光谱质检流程，极大的增加了人工质检的工作量，降低了质检效率，影响了高光谱卫星影像数据信息的有效性和数据性。

技术实现要素：

根据本公开的实施例，提供了一种能够降低人工质检的工作量和质检效率，提高高光谱卫星影像数据信息的有效性和数据性的高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方案。

在本公开的第一方面，提供了一种高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法，包括：

获取待检测的高光谱卫星影像，所述高光谱卫星影像包括多个子影像，每个所述的子影像对应一个谱段；

判断所述子影像是否为存在坏波段的影像；响应于所述子影像不为存在坏波段的影像，对所述子影像进行缺失检测；响应于所述子影像存在缺失的影像区域，将缺失的影像区域的dn值替换为无效值；

对缺失检测后的所述子影像进行盲元检测和条纹检测，生成第一检测结果；

对所述高光谱卫星影像进行整体缺失检测，生成第二检测结果；

根据所述第一检测结果和所述第二检测结果生成所述高光谱卫星影像的辐射异常的标记数据。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述对于所述判断所述子影像是否为存在坏波段的影像，包括：

对于所述多个子影像中的一个子影像，判断所述子影像的dn值是否全为0，若所述子影像的dn值全为0，则所述子影像为存在坏波段的影像。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述响应于所述子影像不为存在坏波段的影像，对所述子影像进行缺失检测，包括：

响应于所述子影像不为存在坏波段的影像，根据预设阈值对所述子影像进行二值化，生成二值图像，对所述二值图像进行腐蚀和膨胀，去除坏线和条纹，将腐蚀和膨胀后的矩形区域确定为无效图斑。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述响应于所述子影像存在缺失的影像区域，将缺失的影像区域的dn值替换为无效值，包括：

响应于所述子影像存在缺失的影像区域，将缺失的影像区域的dn值替换为0值。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述对缺失检测后的所述子影像进行盲元检测和条纹检测，生成第一检测结果，包括：

对所述子影像的每一列求取均值，得到均值序列，将与所述均值序列的偏差的绝对值大于均值序列标准差预设倍数的列确定为盲元列；

对所述子影像的相邻列的所有像元进行比较，响应于当前列像元值比下一列的像元值大或者小的像元的比例大于预设阈值，将当前列确定为条纹列；

根据盲元检测结果和条纹检测结果，生成第一检测结果。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述方法还包括：

对于条纹列，判断条纹列的像元是否位于与影像接边的位置；

响应于条纹列的像元位于与影像接边的位置，将该条纹列标注为片间拼接条纹列。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述对所述高光谱卫星影像进行整体缺失检测，生成第二检测结果，包括：

对每个子影像中缺失的影像区域进行对比，判断每个子影像中缺失的影像区域是否重叠，响应于存在重叠的不同子影像中的缺失的影像区域存在重叠，将存在重叠的影像区域确定为所述高光谱卫星影像的缺失区域。

在本公开的第二方面，提供了一种高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测装置，包括：

高光谱卫星影像获取模块，用于获取待检测的高光谱卫星影像，所述高光谱卫星影像包括多个子影像，每个所述的子影像对应一个谱段；

子影像检测模块，用于判断所述子影像是否为存在坏波段的影像；响应于所述子影像不为存在坏波段的影像，对所述子影像进行缺失检测；响应于所述子影像存在缺失的影像区域，将缺失的影像区域的dn值替换为无效值；对缺失检测后的所述子影像进行盲元检测和条纹检测，生成第一检测结果；

整体缺失检测模块，用于对所述高光谱卫星影像进行整体缺失检测，生成第二检测结果；

检测数据生成模块，用于根据所述第一检测结果和所述第二检测结果生成所述高光谱卫星影像的辐射异常的标记数据。

在本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法。

在本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如以上所述的方法。

应当理解，发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。

通过本公开的高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法，能够对高光谱卫星影像的各谱段影像的异常进行有效检测，极大的降低了人工质检工作量，提高了质检效率，提供了客观有效的高光谱卫星影像数据信息，提高了数据性。

附图说明

结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：

图1示出了本公开实施例一的高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法的流程图；

图2示出了本公开实施例二的高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法的流程图；

图3示出了本公开实施例三的高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测装置的功能结构示意图；

图4示出了本公开实施例四的高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本公开保护的范围。

另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

本公开实施例的高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法，可以对多波段卫星影像的辐射异常进行质量检测。具体地，作为本公开的一个实施例，如图1所示，为本公开实施例一的高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法的流程图。本实施例的高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法，可以包括以下步骤：

s101：获取待检测的高光谱卫星影像，所述高光谱卫星影像包括多个子影像，每个所述的子影像对应一个谱段。

相当于常规的4谱段、8谱段卫星影像，高光谱卫星影像具有多个谱段，对高光谱卫星影像的质量检测过程，不能适用4谱段、8谱段卫星影像的质量检测过程。因此，本公开实施例提供了一种针对高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法。首先，需要获取待检测的高光谱卫星影像，所述高光谱卫星影像包括多个子影像，每个所述的子影像对应一个谱段。

s102：判断所述子影像是否为存在坏波段的影像；响应于所述子影像不为存在坏波段的影像，对所述子影像进行缺失检测；响应于所述子影像存在缺失的影像区域，将缺失的影像区域的dn值替换为无效值。

在本实施例中，在对高光谱卫星影像的辐射异常进行质量检测的过程中，针对多个子影像中的每一个都进行相同流程的质量检测，在进行质量检测的过程中，可以并行处理，也可以按照一定的顺序处理。而对于一个子影像的质量检测过程，首先，判断该子影像是否为存在坏波段的影像。具体地，判断所述子影像的dn值（像元亮度值）是否全为0，若所述子影像的dn值全为0，则所述子影像为存在坏波段的影像，此时将存在坏波段的影像标注为坏波段影像，并跳过后续的对该子影像对应的谱段的质量检测。

而当该子影像不为存在坏波段的影像，则对所述子影像进行缺失检测。具体地，由于高光谱卫星影像的短波红外高光谱传感器由4片ccd（电荷耦合器件）组成，在卫星探测器启动或关闭的时候，可能出现角度不一致、开机/关机时间不一致等情况，从而导致影像的部分像素块为无效值。这种现象会在所有谱段出现，因此，对于一个子影像，首先根据阈值进行二值化，将该子影像转化为二值图像，即将该子影像转化为像素值只有0和1的影像。例如，可以将像素值大于128的点的像素赋值为1，将像素值小于128的点的像素赋值为0，这样，可以将灰度图像转化为二值图像。在见所述子影像转化为二值图像后，再进行腐蚀和膨胀，去除坏线和条纹的影响，最终提取出无效图斑。具体地，对于二值图像，定义一个算子，该算子可以是折线或者不规则图形，算子内的像素值也只有0和1，在二值图像中按照预定的顺序移动该算子，对于该算子与二值图像重叠的像素值取最大（即腐蚀），例如，二值图像中的一个像素的像素值为0，算子中与该像素重叠的像素值为1，则将二值图像中该像素的像素值设置为1（取0和1中的最大值），膨胀的过程与腐蚀的过程相类似，只是对于该算子与二值图像重叠的像素值取最小。在对二值图像进行腐蚀和膨胀处理后，将处理后的二值图像中的矩形区域确定为无效图斑，并将无效图斑中的像素值全部替换为0或者255。

s103：对缺失检测后的所述子影像进行盲元检测和条纹检测，生成第一检测结果。

在高光谱卫星影像中，盲元一般都是纵向的，表现为影像的某一列或几列像元值极高或者极低，这样的现象在影像中表现为黑色或者白色的条纹。同时，条纹噪声一般也是纵向的，表现为影像的某一列或几列像元与旁边的其他像元存在明显的辐射差异。

因此，有必要进一步对缺失检测后的所述子影像进行盲元检测和条纹检测，并生成第一检测结果。

s104：对所述高光谱卫星影像进行整体缺失检测，生成第二检测结果。

在针对高光谱卫星影像的每个子影像进行检测，生成第一检测结果后，可以从整体上对高光谱卫星影像进行缺失检测。在本实施例中，根据缺失检测后的全部子影像中的无效图斑在子影像中的面积比例来确定高光谱卫星影像是否为整体缺失。例如，可以求子影像中无效图斑的面积占比的均值，并将该均值与预设阈值进行对比，以此来判断高光谱卫星影像是否属于整体缺失，并根据高光谱卫星影像的整体缺失情况生成第二检测结果。

s105：根据所述第一检测结果和所述第二检测结果生成所述高光谱卫星影像的辐射异常的标记数据。

在本实施例中，当生成高光谱卫星影像的整体缺失的第二检测结果后，可以将所述第一检测结果和所述第二检测结果进行整合，生成所述高光谱卫星影像的辐射异常的标记数据。

通过本公开的高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法，能够对高光谱卫星影像的各谱段影像的异常进行有效检测，极大的降低了人工质检工作量，提高了质检效率，提供了客观有效的高光谱卫星影像数据信息，提高了数据性。

如图2所示，为本公开实施例二的高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法的流程图。本实施例的方法，可以包括以下步骤：

s201：获取待检测的高光谱卫星影像，所述高光谱卫星影像包括多个子影像，每个所述的子影像对应一个谱段。

s202：判断所述子影像是否为存在坏波段的影像；响应于所述子影像不为存在坏波段的影像，对所述子影像进行缺失检测；响应于所述子影像存在缺失的影像区域，将缺失的影像区域的dn值替换为无效值。

s203：对缺失检测后的所述子影像进行盲元检测和条纹检测，对于条纹列，判断条纹列的像元是否位于与影像接边的位置；响应于条纹列的像元位于与影像接边的位置，将该条纹列标注为片间拼接条纹列，生成第一检测结果。

本实施例主要是针对短波红外相机采集到的影像进行质量检测的。由于短波红外相机由4片ccd拼接组成，在拼接处可能出现辐射不一致的现象。因此，在对子影像进行条纹检测后，需要进一步确定条纹列是否属于片间拼接条纹。

具体地，在对缺失检测后的所述子影像进行盲元检测时，可以对所述子影像的每一列的像元值求取均值，得到均值序列，将与所述均值序列偏差的绝对值大于均值序列标准差预设倍数的列确定为盲元列，由于盲元在影像中与其他列差距较大，可以通过较大的阈值来检测。可以采用下列公式进行盲元检测：

式中，为当前谱段每列的均值，为当前谱段列数，μ为当前谱段全部列数的均值，为盲元判断阈值。

在对缺失检测后的所述子影像进行条纹检测时，可以对所述子影像的相邻列的所有像元进行比较，响应于当前列像元值比下一列的像元值大或者小的像元的比例大于预设阈值，将当前列确定为条纹列。可以采用下列公式进行条纹检测：

式中为满足条件的像元个数，为当前谱段行数，和为条纹判断阈值，和表示相邻的两列像元。

继而对相邻列的均值进行判断，如果改变一定百分比，则该列被标注为条纹：

。

在完成对子影像的盲元检测和条纹检测后，对于条纹列，判断条纹列的像元是否位于与影像接边的位置；响应于条纹列的像元位于与影像接边的位置，将该条纹列标注为片间拼接条纹列，生成第一检测结果，即在子影像的数据中标明该子影像的盲元、条纹和片间拼接缺陷。

s204：对所述高光谱卫星影像进行整体缺失检测，生成第二检测结果。

s205：根据所述第一检测结果和所述第二检测结果生成所述高光谱卫星影像的辐射异常的标记数据。

本实施例中的步骤s201、s202、s204和s205与上述实施例一中的相类似，本实施不再重复赘述。

通过本公开的高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测方法，能够对高光谱卫星影像的各谱段影像的异常进行有效检测，极大的降低了人工质检工作量，提高了质检效率，提供了客观有效的高光谱卫星影像数据信息，提高了数据性。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本公开并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本公开，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本公开所必须的。

以上是关于方法实施例的介绍，以下通过装置实施例，对本公开所述方案进行进一步说明。

如图3所示，为本公开实施例三的高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测装置的功能结构示意图。本实施例的高光谱卫星影像的辐射异常的质量检测装置，包括：

高光谱卫星影像获取模块301，用于获取待检测的高光谱卫星影像，所述高光谱卫星影像包括多个子影像，每个所述的子影像对应一个谱段。

子影像检测模块302，用于判断所述子影像是否为存在坏波段的影像；响应于所述子影像不为存在坏波段的影像，对所述子影像进行缺失检测；响应于所述子影像存在缺失的影像区域，将缺失的影像区域的dn值替换为无效值；对缺失检测后的所述子影像进行盲元检测、条纹检测和片间拼接检测，生成第一检测结果。

整体缺失检测模块303，用于对所述高光谱卫星影像进行整体缺失检测，生成第二检测结果。

检测数据生成模块304，用于根据所述第一检测结果和所述第二检测结果生成所述高光谱卫星影像的辐射异常的标记数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，所述描述的模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

图4示出了本公开实施例四的逻辑区段路径中的计轴区段的确定设备的结构示意图。图4示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图4所示，计算机系统包括中央处理单元（cpu）401，其可以基于存储在只读存储器（rom）402中的程序或者从存储部分408加载到随机访问存储器（ram）403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram403中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。cpu401、rom402以及ram403通过总线404彼此相连。输入/输出（i/o）接口405也连接至总线404。

以下部件连接至i/o接口405：包括键盘、鼠标等的输入部分406；包括诸如阴极射线管（crt）、液晶显示器（lcd）等以及扬声器等的输出部分407；包括硬盘等的存储部分408；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分409。通信部分409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器410也基于需要连接至i/o接口405。可拆卸介质411，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，基于需要安装在驱动器410上，以便于从其上读出的计算机程序基于需要被安装入存储部分408。

特别地，基于本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，所述计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分409从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质411被安装。在该计算机程序被中央处理单元（cpu）401执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：场可编程门阵列（fpga）、专用集成电路（asic）、专用标准产品（assp）、芯片上系统的系统（soc）、负载可编程逻辑设备（cpld）等等。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（ram）、只读存储器（rom）、可擦除可编程只读存储器（eprom或快闪存储器）、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器（cd-rom）、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这应当理解为要求这样操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行，或者要求所有图示的操作应被执行以取得期望的结果。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实现中。相反地，在单个实现的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实现中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。