基于L1范数优化模型的遥感图像条纹去除方法

从条纹噪声的结构属性进行分析,通过分离出条纹成分来实现去条纹的目的。在优化模型中,基于L1范数的正则化表示条纹的全局稀疏特性;基于差分的约束条件用于描述条纹方向上的平滑度和条纹垂直方向上的不连续性。为了更好地保护图像的细节信息,在条纹垂直方向的约束上引入了边缘权重因子,最后通过交替方向乘子法(ADMM)对所提模型进行求解和优化。用多通道扫描辐射计(AGRI)获取的在轨数据对算法进行了验证并与典型方法进行了比较,结果表明,消除条纹噪声的同时更好地保留了细节信息,并且呈现出较好的定性和定量结果。

多通道扫描辐射计行间错位的配准方法

针对风云四号A星的多通道扫描辐射计(AGRI)出现的行间错位问题,提出解决方案。首先,根据AGRI的扫描方式结合傅里叶相移特性,计算错位行相邻像元相位差谱曲线;其次,通过最小二乘法拟合相位差谱的低频部分获取错位值;最后,利用"权重分配"的方式根据行间错位值对错位行进行重建,解决行间错位问题。本文对该方案进行了仿真实验验证,并对AGRI的在轨数据进行了处理。结果表明应用该方案的重建可以将错位值配准到一个像元以内,实现较好的行间配准结果。