己口Ｉ ７年４月 黼第］５卷第４期 理论与方法 基于双重滤波与锐化的遥感图像增强算法 田文利 Ｓ （陕西财经职业技术学院成阳７１２０００） ｎ Ｘ ｒ 摘要：为了解决遥感卫 影像普遍存在着亮度、对比度低的问题，提出ｒ基于滤波与锐化的遥感图像增强算法 ｆ『１先．根据 ｈ ｎ 线 运镡【｝１核矩阵像素权值特性．设计基于中值滤波与高斯滤波的 像滤波算子。然后，采用ｌ皋】像一阶导数遄近技术．计算 像强度梯度，并采用 像二阶导数计算梯度的敞度，从而建 丛于Ｓｏｂｅｌ与Ｌａｐｌａｃｉａｎ的 像锐化增强锋 ，以增幔图像对 ｏ 比度。最后，皋于非局部均值算法，完成 像去噪．实现遥感图像平滑增强的目的。实验测试结果表明． ｊ当前遥感图像增强 ｇ 技术卡ｌＩ比，本算法拥仃更高的增强质量，更好地保留了图像的亮度与色度信息。 Ｏ 关键词：遥感图像增强；中值滤波；高斯滤波；一阶导数逼近；二阶导数；Ｓｏｂｅ１箅子；强度梯度 Ｆ 中图分类号：ＴＩ ３９１ ＴＮ９５７．５３ 文献标识码：Ａ 国家标准学科分类代码：５２０．６Ｏ １０ ａ ｎ ｎ ｍ ａ ｅ Ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｅ ｉｍａｇｅ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｗ ｏｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ａｎｄ ｓｈａｒｐｅｎｉｎｇ ｏ ｎ ｎ Ｘ ａ ｎ ｙ ｇ Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｏｆ Ｉｏｗ ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ ａｎｄ ｌＯＷ ｃｏｎｔｒａｓｔ ｉｎ ｍｕｈｉｓｐｅｃｔｒａｌ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｉｍａｇｅｓ，ａ ｒｅｎｌｏｌｅ ｎ ｓｅｎｓｉｎｇ ｉｍａｇｅ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ａｎｄ ｓｈａｒｐｅｎｉｎｇ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔ ｏｆ ａｌｌ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔＯ ｔｈｅ ｌｉｎｅａｒ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｋｅｒｎｅｌ ｍａｔｒｉｘ ｐｉｘｅｌ ｗｅｉｇｈｔ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｍｅｄｉａｎ ｆｉ０ ｌｔｅｒ ａｎｄ Ｇａｕｓｓ ｆｉｌｔｅｒ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｅｎｈａｎｃｅｄ ｏｐｅｒａｔｏｒ．Ｔｈｅｎ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ｏｒｄｅｒ ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔＯ ｃａｌｃｕｌｎｔｅｎｓｉｔｙ ｇｒａｄｉｅｎｔ．ａｎｄ ｔｈｅ ｇｒａ Ｃ ａｔｅ ｔｈｅ ｉｈ Ｏ ｎ ｄｉｅｍ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｉｓ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｔｗｅ ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ．Ｔｈｅｎ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｓｈａｒｐｅｎｉｎｇ ｏｐｅｒａｌｏｒ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａ Ｓ【）１）ｅｌ ａｎｄ Ｉｍｐｌａｃｉａｎ ｉｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｎｏｎ ｌｏｃａｌ ｍｅａｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ ｉｓ ｃｏｍｐｌｅｔｅｄ ｔｏ ａｃｈｉｅｖｅ ｔｈｅ ｐｕｒｐｏｓｅ ｏｆ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｉｍａｇｅ ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ ａｎｄ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ．Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｈｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ：ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｔｔ１ｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｉｍａｇｅ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｈａｓ ａ ｈｉｇｈｅｒ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ｅｆｆｅｃｔ．ａｎｄ ｂｅｔ— ｔｅｒ ｐｒｅｓｅｒｖｅｓ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ ａｎｄ ｃｈｒｏｍｉｎａｎｃｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｉｍａｇｅ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ；ｍｅｄｉａｎ ｆｉｌｔｅｒ；（；ａｕｓｓ ｆｉｌｔｅｒ；ｆｉｒｓｔ ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ；ｔｗｏ ｏｒｄｅｒ ｄｅ ｒｉｖａｔ ｉ、ｒｅ：ｓｏｂｅｌ ｏｐｅｒａｔｏｒ：ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｇｒａｄｉｅｎｔ ｌ 引 言 随着计算机科学和航空航天拍摄技术的飞速发展。来 自 拍摄设备的遥感图像分析已经可以应用在军事、气 象和地理等领域 。遥感图像是否增强到位是遥感信息 分析领域的先决条件，遥感图像分析结果是天键领域（军 事遥感地图重点目标 别、气象剧变先兆预测）的核 机器学习完成对遥感图像的理解。但是由于文际拍摄环 境和拍摄没备的原因，原始图像往往存在亮度低和对比度 不足的问题，使后续关键的机器学习模块处往先天不足的 背景下。基于以卜原因，本文针对改善遥感图像质量，提 高遥感图像亮度和对比度为出发点．达到遥感【冬Ｊ像增强的 目的。 在遥感图像增强方面，国内研究人员 经将计算机 视觉技术引入到该领域叶 ．对其展开研究，文献［５］提 心。 。地理信息系统作为遥感图像的载体，是航空拍摄、。 汁算机科学、地理学和微电子学多学科综合产物。首先由 飞行器航天拍摄完成遥感原始图像采集；然后基于计算机 视觉技术对原始图像进行处理，达到增强效果；最后基于 了一种遥感卫星影像的白适应色彩增强算法，通过分析 异常像素值在灰度直方图中的分布特点自适应地确定截 止阈值，并利用色彩调整使不同波段问灰度均值趋于一 收稿日期：２Ｏｌ ７一Ｏ１ 目外电子测量技术 一 １３ 中 科技核心期刊 理论与方法 敛，达到 像增强的目的。 足，此技术单纯依靠 像灰 度数 做处理，往往忽略了图像对比度信息的提高，而影 响了增性效果。邵振峰 提 了改进多尺度Ｒｅｌｉｎｅｘ理 论的低照度遥感影像增强 ‘法．甚于Ｒｅｔｉｎｅｘ理论的算 法平¨经颜色 Ｉ＇ＨＪ变换后对庇度和饱和度分量进行增强 己口Ｉ ７年４月 第］６卷第４期手，图像滤波足一个修改或者增强 像的过程．加强・ 一 图像中的某些特征或者消除其他特征 。根据滤波足・ 个领域运算．本研究利用在领域内像素集合的值执行ｌｆ１ｆｆ｛ 汁算与高斯运算，确定图像巾符 标的像索输出值。Ｉ挈ｌ】像 滤波数学模型公式如下： 的算法进行结合．提出＿ｒ一种基于多尺度Ｒｅｔｉｎｅｘ理论 的改进算法．在侏汪色调基本小变的情况下，埘亮度和 饱和度进行调整．同１ｔ寸加入影像边缘细节特征，使增强 后的影像更加符合人眼视觉特性，实现卫星遥感图像 的增强。然而，这种技术未充分号虑亮度与对比度的 Ｑ（ｉ， ）一２２，（ｉ＋” ， 斗， ）・Ｋ（川．， ） ，¨” （１） 式中：Ｑ（ ， ）为图像坐标（ ， ）处像素值经过滤波 的结 果，，（ｉ。 ）为图像坐标（ｉ。 ）处像素值原始结果，Ｋ（Ⅲ川）为 滤波核矩阵函数 值滤波公式如下： Ｚ（ｉ， ）一 为矩阵函数－ｒ 的方向参数。。 。巾 平衡．往提高埘比度同时． 能兼顺亮度，影响遥感 像增强的效果。 为＿ｒ提舟运感图像增强效果，本文结合滤波与锐化的 增强技术优势，心川于遥感 像增强处理。根据滤波核矩 阵特 ，结 ｊ】值滤波与高斯滤波。提出综合滤波增强算 子。橄 图像・阶与二阶微分特性，结合Ｓｏｂｅｌ ｊ Ｉ．ａｐｌａ— ＭＥＤ［－，（ｉ一 ７ ），…，ｊ－（ｉ。 ）．…． ／（ ＋ ＋，¨ｌ（２） 式中：ｚ（ｉ， ）为罔像坐标（ ． ）处像素值经过中值滤波后的 结果，．，、（ ． ）为图像坐标（ｉ，ｊ）处像素值原始结果．，Ｊ为ｔＩＩ 值滤波范围 ×”领域。 然 。中值滤波处理需结合高斯滤波刚步进行． 高 斯核函数如下： ｃｉａｌ 锐化办法．没汁综合 像锐化算子。最后，采用非局 部均ｆ 埘 像完成去噪，并测试ｒ昕提出遥感图像增强技 术的 能 ２本文遥感图像增强算法 为Ｊ 解决遥感罔像亮度低和对比度低的问题．小＝义 从滤波 锐化两个技术角度入 ，提出了基于滤波 锐化 式中：Ｇ为二维高斯核函数，Ｆｔ］丁 像为二维信息，昕以采 用二维高斯核函数 高斯滤波公式盘ｉ】下： （ ． ）一（ （ ， ）・，（ ，Ｌｖ） （１） 式中：Ｊ（ｉ． ）为图像经过高斯滤波处理的结果，，（ ）为 图像原始结果。以图２为测试样本．其埘比度和亮度状态 的遥感【鬈】像增强算法．其过程如图１所示。 先输入采集 到的原始遥感图像．利用中值滤波善于去除斑点噪声的特 点．高斯滤波适合 除边缘噪声特点，把两种滤波耦合为 都不好．本文综合中值滤波与商斯滤波．增强处理后， 果如图３所示。明显提高＿ｒ图像增强效果。 综合滤波增强算子。根据 像二阶微分特性，即代表 像 慢度梯 分明处，综合Ｓｏｂｅｌ ｌａｐｌａｃｉａｎ用于锐化处理． 将两利一锐化算子耦合为本研究的图像锐化算子。最后对 图像进行ｔｆ－：局部均值去噪．完成遥感图像增强。本史将从 滤波和锐化【赋Ｊ个算子角度分析．并编程实验验证。 图２原始遥感【盘】像 ２．２基于锐化的遥感图像增强 得到滤波增强处理图像后。仆始进行锐化处理，锐化 算法用于突出图像边界和其他精细细节，锐化基于一阶微 分与二阶微分，图像一阶微分计算图像强度梯度逼近．二 １本文饥制架构 阶图像微分计算图像强度梯度散度，本文基于ｓｏｂｅｌｓ算 子 。与ｌａｐｌａｃｉａｎ锐化算法 ，埘图像进行锐化处 。过 程如图４所示。首先，利用计 阶微分： ２．１基于滤波的遥感图像增晰 像ｘ．ｙ两个方 的 小史ａ ＦＩ Ｊ＂２１ 对象是初始的遥感罔像．舀‘先从图像滤波入 己口Ｉ ７年 月 第］５卷第４期 ｌ＿一Ｉ 【Ｊ １］ ｗ，一Ｊ一１ ０ ２ Ｊ＊Ｊ （ ） Ｌ＿－Ｉ（）１Ｊ 厂 １ ‘） ＩＶ，一 ０ ０１ ］ ｆ』 ㈤ Ｌ １ ９ １ Ｉ 式ｆｌＩ：Ｊ代表处 ｌｊｊ『＝ 像，ｗ 、Ⅵ，、为图像二阶微分结果． 通过整合两个方 ，Ｊ梯度敞度逼近值．僻剑Ｓｏｂｅｌ梯发 幅ｆｆｆ ： Ｗ—Ｖ／Ｗ Ｗ （７） 僻刮Ｓｏｂｅｌ梯发幅值． ｓｏｂｅｌ的锐化结 ．接着进仃 ｌａｐｌａｃｉａｎ卷积卡炙汁 ： ｒ０．ｊ ｌ ０．５］ Ｌ一｝１ ６ １ （８） ．５ ｌ ０．５Ｉ 式ｔｆＩ．Ｌ代表ｌａｐｌａｃｉａｎ锐化卷积核，ｌａｐｌａｃｉａｎ锐化公式 盘ｆ】Ｆ： Ｒ（ ． ）一Ｌ・ ，（． ＋１． ） ／（ －、 Ｌ．／（ 。 ） ／（ １． ） 十ｌ／（ ． ＋】）一／（ ．＿、１） Ｌ．／（ｈ ） ．，（。． ～１）］｝ （９） 式『｝１：Ｒ为ｌａｐｌａｃｉａｎ锐化结果．Ｌ为ｌａｐｌａｃｉａｎ锐化卷积核。 破后．对 像进行非局部均值去噪处 ．核心思想址 用ｔｊ卡勾成该像素领域相似的符下 像子窗ｆ］像素均值代 替这个像素．由ｊ：较为简单， ｛ 本研究重点．在此彳 腱 赘述。用本文综合锐化算子处耻原始图３，得到增强效 如ｌ幺】５所示。可 ，增强图像的义理细节清晰度较高。 ３实验与讨论 本文增强技术结合滤波 锐化实现遥感 像有效增 强．提高 像对比度和亮度．『 传统方式 纯只依靠灰度 信息或行对比 批仲增强算法．将当增强性能较好的技 术文献Ｅ３］、文献 ６］设为埘照组．并基ｌｒ ＶＳ２０１０平台 开发实现，算法实验参数如：ｌ｝Ｊ值滤波邻域（ｊ×５）、高斯滤 波邻域（９×９）。 理论与方法 滤波增强 像输入 ｓｏｂｄ锐化 ｌａｐｌａｃｉａＪ１锐化 像去噪 ◆ 完成 像增强 冬１ ｌ遥感 像频域增姒 法过 冬１ ５ 蜘 域增 ＾ 待处理图如图６昕示，图像【ｆＪ地面特征较为模 、兜 度和对比度不足，本文西‘先结合中值滤波与高斯滤波处 理，形成综合滤波方法．处理结果如图７所示．１１ 亮度与 对比度有明显提高。然后结合ｓｏｂｅｌ锐化与ｌａｐｌａｃｉ￣ｉｎ锐 化处理．形成综合锐化 法．如图８所示，图像进一步清晰 化。综合分析可见．水文没计的遥感图像增强 法优化了 初始成像效果不佳的遥感图像。 利用对照组文献［３］技术处理图６时，此技术一 纯依 诘图像版度数据做处理．往往忽略ｒ图像对比度信息的提 高，往 影响了增强效果。如图 ）所永，对比发ｆ¨消晰度 不足，没仃僻到理想增懂效果。 外电子洲ｈｔ技术 一 １５ 理论与方法 己口Ｉ第 ７年４月 ］６卷第 期圈＿ 而利用文献［６］技术处理图６时，这种技术未允分考 虑亮度与对比度的平衡，在提高对比度同时，往往不能兼 顾亮度，往往会造成增强质量不佳，如图１０所示，刈’比度 和清晰度不足，没有得到理想增强效果。 ４结论 为了解决遥感图像对比度和亮度不足，影响后期遥感图 像智能学习的问题，本文提出了结合滤波与锐化的遥感图像 增强算法。根据线性运算中核矩阵像素权值特性，设计基于 中值滤波与高斯滤波的图像滤波增强算子。然后采ｊｆｊ图像 一阶导数逼近计算强度梯度，采用图像二阶导数计算梯度的 敞度，建立基于Ｓ０Ｉ ｌ与Ｌａｐｌａｃｉａｎ的图像锐化增强算＿ｆ。实 验结果表明：相较普通技术．本文具有更好的增强效宋。 参考文献 ［１］顾明．郑林涛，尤政．琏于颜色空问转换的交通罔像 增强算法［Ｊ］．仪器仪表学报．２（）１６．３６（８）： １９Ｏ１ １９０７． ［２］ＰＵ Ｘ，ｊ１Ａ Ｚ．ＷＡＮ（；Ｉ ｅｔ｛ｌ１．Ｔｉｌｅ ｒｅｎｘ）ｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｉｎ１ａ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ｂａｓｅｄ ＯＦＩ ｎｏｎｓｕｂｓａｍｐｌｅｄ ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ Ｉ“ｌｎｄｏｍ￣ ａｎｄ ｕｎｓｈａｒｐ ｍａｓｋｉｎｇ ＥＪ］．Ｃｏｎｃｕｒｒｅｎｃｙ （ ｍ１Ｉ）ｕｔａｔｉｏｎ Ｐｒａｃｔｉｃｅ ８ Ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ．２０１４．２６（３）：７４２—７４７． ［一３］曹风云．赵凯，王筱薇．自遁Ｊ 水下彩色图像增强算 法［Ｊ］．电子测量 ｊ仪器学报．２（）１ ６．３（３（５）： ７７２—７７８． ［４］ 郭云开．融合增强型模糊聚类遗传算法与ｌ ）Ｉ）ＡＴＡ算 法的遥感影像分类［Ｊｊ．测绘通报，２０１６．】８（１５）：４２ ４７． ［５］ 王静静．基于Ｓｈｅａｒｌｅｔ变换和多尺度Ｒｅｔｉｎｅｘ的遥感图 像增强算法［Ｊ］．汁算机应刚，２０１６，２３（２）：１７ｌ一１ ７６． ［６］邵振峰．改进多尺度Ｒｅｔｉｎｅｘ理论的低照度遥感影像 增强方法［Ｊ］．武汉大学学报．２０１ ６，６（１４）：ｌ８１—１８５． ［７］ＬＩ Ｃ，ＹＡＮＧ Ｙ，ＸＩＡ（）Ｉ ，ｅｔ ａ１．Ａ ｎｏｖｅｌ ｉｎｒａｇｅ ｅｎ ｈａｎｃｅｍｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄ ｕｓｉｎｇ ｆｕｚｚｙ ｓｕｒｅ ｅｎｔｒｏｐｙ［ １］．Ｎｅｕ ｒｏｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０１６，２１５：ｌ９６ ２１ １． ［８２ 谭振坤．冯登超，陈刚． 学超卢病灶罔像预处 理Ｉ－Ｊ］． 外电子测量技术，２０１ ５，３３（３）：８９ ９１． ［９］金汉均，梅洪洋．Ｓｏｂｅｌ算子在提取视频运动闷标轮廓中 的应用研究［１１］．电子测量技术，２０１５．３７（１１）：２【）－３２． ［１Ｏ］ＪＩＮ Ｂ．Ｙ（）Ｕ Ｓ Ｊ，ＣＨ（）Ｎ Ｉ．Ｂｉｌａｔｅｒａｌ ｉｎｍｇｅ ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ Ｉ．ａｐｌａｅｉａｎ ｓｕｂｂａｎｄｓ［Ｊ］．Ｅｕｒａｓｉｐ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｎ Ｉｍ ａｇｅ ．Ｖｉｄｅｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２０１ ５（１）：１ １ ２． ［１１］ 张砚．基于剪切波变换的反锐化掩膜遥感图像增 强ＥＪ］．计算机工程与应用．２０１５．１１（１ ７）：２４６ ２４９． 作者简介 田文利，１ ９８０年出生，硕士．讲师，主要研究方向为图 像处理，计算机应用。 Ｅ—ｍａｉｌ：ｔｉａｎｗｌｉ１９８０ｘｉ＠ｌ２６．ｃｏｎｌ