本發(fā)明涉及遙感圖像處理，具體涉及一種基于硬件平臺條帶噪聲估計和隨機噪聲去除的同步去噪處理算法。

背景技術(shù)：

1、為了適應(yīng)遙感探測的任務(wù)需求，遙感相機通常采用擺掃或者推掃模式進行成像。在采用推掃模式進行成像時，受探測器制作工藝、成像模式以及環(huán)境溫度等因素的影響，相機獲取到的圖像數(shù)據(jù)通常含有明顯的非均勻性條帶和隨機噪聲，這嚴(yán)重制約了遙感數(shù)據(jù)的后續(xù)應(yīng)用。

2、現(xiàn)有的同步去噪處理算法均含有較高的計算復(fù)雜度，即使在算力龐大的軟件平臺仍然需要不短的計算時間，這顯然難以滿足未來遙感成像快速響應(yīng)的需求。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了有效解決現(xiàn)有的圖像同步去噪算法計算復(fù)雜度較高，難以應(yīng)用于硬件平臺實現(xiàn)星上平臺遙感數(shù)據(jù)的實時預(yù)處理的問題，本發(fā)明提出了一種基于硬件平臺條帶噪聲估計和隨機噪聲去除的同步去噪處理算法。

2、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的技術(shù)方案具體如下：

3、一種基于硬件平臺條帶噪聲估計和隨機噪聲去除的同步去噪處理算法，包括以下步驟：

4、步驟一：讀取待去噪的遙感圖像；

5、步驟二：對輸入像素數(shù)據(jù)進行位寬拓展；

6、在高位和低位分別對像素數(shù)據(jù)進行寄存形成pix-map，后續(xù)處理過程中僅對低位數(shù)據(jù)進行處理，高位數(shù)據(jù)僅做數(shù)據(jù)傳遞；

7、步驟三：通過一級行緩存對輸入的pix-map數(shù)據(jù)進行緩存，采用寄存器獲取圖像窗口數(shù)據(jù)，并將其進行數(shù)據(jù)打包形成win-map；

8、步驟四：通過二級行緩存對win-map中的數(shù)據(jù)進行緩存，采用寄存器獲取搜索域中的窗口數(shù)據(jù)，并將其進行數(shù)據(jù)打包形成ser-map；

9、步驟五：圖像處理模塊對ser-map中的數(shù)據(jù)進行解碼獲取到搜索域中的所有窗口數(shù)據(jù)，采用改進的非局部均值算法計算目標(biāo)像素的估計值，獲得estimated-map；

10、步驟六：將estimated-map中的數(shù)據(jù)通過鄰行列均值算法估計遙感圖像中的條帶噪聲；

11、步驟七：通過步驟二中高位寄存的原始數(shù)據(jù)與低位處理后的數(shù)據(jù)進行作差完成真實圖像信息的更新，將其作為下一次迭代的輸入，返回步驟三，循環(huán)迭代，直至滿足循環(huán)截止條件后，執(zhí)行步驟八；

12、步驟八：輸出去噪后的圖像。

13、在上述技術(shù)方案中，步驟一中，所述遙感圖像為含有條帶噪聲和隨機噪聲的退化圖像。

14、在上述技術(shù)方案中，步驟二中，對低位數(shù)據(jù)進行處理時，相機下傳的8bit像素數(shù)據(jù)，通過自身復(fù)制一次的方式，進行位寬拓展為16bit的pix-map數(shù)據(jù)。

15、在上述技術(shù)方案中，步驟三具體為：pix-map中的數(shù)據(jù)，通過fifo構(gòu)成的行緩存器(line?buffer)進行緩存，之后通過大小為3*3的窗口寄存器對其中的數(shù)據(jù)進行打包形成窗口數(shù)據(jù)包(pix_win)，最終pix-win數(shù)據(jù)構(gòu)成窗口數(shù)據(jù)陣列win-map。

16、在上述技術(shù)方案中，步驟四具體為：win-map中的數(shù)據(jù)pix-win，將同樣通過fifo構(gòu)成的行緩存器(line?buffer)以及窗口寄存器對其中的數(shù)據(jù)進行打包，最終形成搜索域窗口數(shù)據(jù)包(ser-map)。

17、在上述技術(shù)方案中，步驟五具體為：ser-map中的單個數(shù)據(jù)，將通過解碼獲取到搜索域中的九個窗口，通過歐式距離計算各窗口的權(quán)重以及中心像素之后，采用m-nlm算法計算目標(biāo)像素的估計值，最終形成像素估計值陣列(estimated-map)。

18、在上述技術(shù)方案中，步驟六具體為：estimated-map中的數(shù)據(jù)，通過不斷計算相鄰兩行數(shù)據(jù)的列均值估計退化圖像中的條帶噪聲最終得到條帶噪聲殘差數(shù)據(jù)(res-map)。

19、在上述技術(shù)方案中，步驟七中，所述循環(huán)截止條件為：循環(huán)達到最大次數(shù)iter≤5。

20、本發(fā)明具有以下有益效果：

21、本發(fā)明的基于硬件平臺條帶噪聲估計和隨機噪聲去除的同步去噪處理算法，不同于目前軟件平臺的條帶噪聲以及隨機噪聲同步去除算法，其充分考慮了硬件平臺的應(yīng)用需求以及處理邏輯，可在fpga等硬件平臺上實現(xiàn)對于遙感圖像數(shù)據(jù)的實時同步去噪處理。

22、本發(fā)明的基于硬件平臺條帶噪聲估計和隨機噪聲去除的同步去噪處理算法，利用最大似然估計理論(mle)通過改進的非局部均值算法(m-nlm)以及em算法構(gòu)建單獨的圖像處理模塊(imm)來去除圖像中的條帶噪聲以及隨機噪聲；充分切合了硬件平臺的處理邏輯，可在較低的數(shù)據(jù)延遲下實現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的同步去噪處理；多個imm模塊采用流水線的形式進行部署實現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的多次迭代，最終完成圖像條帶噪聲以及隨機噪聲的同步去除。

23、將本發(fā)明的基于硬件平臺條帶噪聲估計和隨機噪聲去除的同步去噪處理算法部署于如圖7所示的xilinx?xc7k410tffg676?fpga平臺上，可以有效去除不同場景以及不同空間分辨率的遙感圖像中的噪聲成分，具有很高的應(yīng)用價值。例如當(dāng)該平臺在處理圖8(實際成像實驗中的退化圖像)以及圖9(均勻光場下的退化圖像)時，均可以取得良好的處理效果，實際處理效果如圖10和圖11所示。此外，在系統(tǒng)時鐘為50mhz時，處理8bit?512*512的圖像數(shù)據(jù)時幀頻可達到162.77fps，在面對不同場景以及不同空間分辨率的遙感圖像時，可以有效去除圖像中的噪聲成分，具有很強的魯棒性。

24、本發(fā)明的基于硬件平臺條帶噪聲估計和隨機噪聲去除的同步去噪處理算法對于提高遙感圖像質(zhì)量，提升衛(wèi)星平臺圖像預(yù)處理能力具有重要意義。

技術(shù)特征：

1.一種基于硬件平臺條帶噪聲估計和隨機噪聲去除的同步去噪處理算法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于硬件平臺條帶噪聲估計和隨機噪聲去除的同步去噪處理算法，其特征在于，步驟一中，所述遙感圖像為含有條帶噪聲和隨機噪聲的退化圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于硬件平臺條帶噪聲估計和隨機噪聲去除的同步去噪處理算法，其特征在于，步驟二中，對低位數(shù)據(jù)進行處理時，相機下傳的8bit像素數(shù)據(jù)，通過自身復(fù)制一次的方式，進行位寬拓展為16bit的pix-map數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于硬件平臺條帶噪聲估計和隨機噪聲去除的同步去噪處理算法，其特征在于，步驟三具體為：pix-map中的數(shù)據(jù)，通過fifo構(gòu)成的行緩存器進行緩存，之后通過大小為3*3的窗口寄存器對其中的數(shù)據(jù)進行打包形成窗口數(shù)據(jù)包，最終pix-win數(shù)據(jù)構(gòu)成窗口數(shù)據(jù)陣列win-map。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于硬件平臺條帶噪聲估計和隨機噪聲去除的同步去噪處理算法，其特征在于，步驟四具體為：win-map中的數(shù)據(jù)pix-win，將同樣通過fifo構(gòu)成的行緩存器以及窗口寄存器對其中的數(shù)據(jù)進行打包，最終形成搜索域窗口數(shù)據(jù)包。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于硬件平臺條帶噪聲估計和隨機噪聲去除的同步去噪處理算法，其特征在于，步驟五具體為：ser-map中的單個數(shù)據(jù)，將通過解碼獲取到搜索域中的九個窗口，通過歐式距離計算各窗口的權(quán)重以及中心像素之后，采用m-nlm算法計算目標(biāo)像素的估計值，最終形成像素估計值陣列。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于硬件平臺條帶噪聲估計和隨機噪聲去除的同步去噪處理算法，其特征在于，步驟六具體為：estimated-map中的數(shù)據(jù)，通過不斷計算相鄰兩行數(shù)據(jù)的列均值估計退化圖像中的條帶噪聲最終得到條帶噪聲殘差數(shù)據(jù)。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于硬件平臺條帶噪聲估計和隨機噪聲去除的同步去噪處理算法，其特征在于，步驟七中，所述循環(huán)截止條件為：循環(huán)達到最大次數(shù)iter≤5。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種基于硬件平臺條帶噪聲估計和隨機噪聲去除的同步去噪處理算法，包括步驟：讀取待去噪的遙感圖像；利用改進的非局部均值算法以及EM算法構(gòu)建單獨的圖像處理模塊來去除圖像中的條帶噪聲以及隨機噪聲；采用流水線的形式部署多個IMM模塊實現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的多次迭代，完成圖像條帶噪聲以及隨機噪聲的同步去除。本發(fā)明的基于硬件平臺條帶噪聲估計和隨機噪聲去除的同步去噪處理算法，不同于目前軟件平臺的條帶噪聲以及隨機噪聲同步去除算法，其充分考慮了硬件平臺的應(yīng)用需求以及處理邏輯，可在FPGA等硬件平臺上實現(xiàn)對于遙感圖像數(shù)據(jù)的實時同步去噪處理。

技術(shù)研發(fā)人員：鄭亮亮,吳曉斌,高倓,白小田,徐偉
受保護的技術(shù)使用者：中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機械與物理研究所
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2