基于低秩矩阵最优解的多幅多光谱图像薄雾分离方法研究

Optical remote sensing satellite is often affected by uneven haze. As most of the domestic multi-spectral satellite images only cover visible and near infrared bands, it is impossible to effectively dehaze the image by atmospheric correction. Besides, single image based dehazing technology using image processing methods is unable to maintain the spectral characteristics of ground objects. Therefore, it is of great significance for domestic multi-spectral satellite images to find an effective multi-spectral image dehazing method. This project aims to utilize optimal solution of low-rank matrix to realize the haze separation from multiple multi-spectral images.The priori constraints on the correlativity of images and the sparsity of image and haze in gradient field will be studied, so as to transform the haze separation model for multiple images into an optimization problem of low-rank matrix. To solve this problem, the augmented Lagrangian multiplier and the alternating direction minimization methods will also be studied to realize the automatic separation of haze. In summary, the technological breakthrough of this project is expected to conspicuously improve the precession of land surface reflectance products of domestic multi-spectral images.

光学遥感卫星经常受到不均匀薄雾的影响。国产多光谱卫星图像的波段大多仅包含可见光与近红外，大气校正通常无法有效去除薄雾，而基于图像处理方法的单幅图像去雾技术具有容易改变地物光谱特性的弱点，寻找一种好的多光谱图像的薄雾去除方法对于国产的多光谱卫星图像尤其重要。项目提出了一种基于低秩矩阵最优解的多幅多光谱图像薄雾分离方法，拟通过多幅图像间的相关性、图像及薄雾在梯度域的稀疏性等先验约束将多幅图像地表信息与薄雾信息分离的模型转化为低秩矩阵的最优求解问题。并拟通过增广拉格朗日乘数法与交替方向最小化方法求解，从而实现薄雾的自动分离。该方法的研究有望显著提高国产多光谱图像地表反射率产品精度。

中国高度重视发展高分卫星，《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006～2020年）》所确定的16个重大专项之一就包括2010年启动的中国高分辨率对地观测系统（简称“高分专项”），国产卫星数据的云雾处理是提高图像质量的重要处理步骤，本项目研究序列遥感图像的云雾检测与处理技术。针对国产卫星多光谱图像大气校正难以去除非均匀云雾影响的问题，提出基于多幅多光谱图像分解地表反射率和云雾分布的研究思路，通过多图像矩阵的低秩性、多图像的相关性、多图像地表反射率和云雾在梯度域的稀疏性及二者之间的独立性等先验约束将多幅图像地表信息与云雾信息分离的模型转化为一个具有稀疏约束的低秩矩阵的最优化问题，通过求解该问题实现地表反射率与云雾的分离，并在国产卫星多光谱图像的云雾处理中进行示范应用。与目前研究的热点--基于深度学习的云雾处理算法不同，本研究仍然以传统的图像处理技术研究为主，以改进底层数学求解模型为算法核心。课题组发表论文与申请专利多个，并开发工程应用成熟且高效的算法程序。课题组开发了专门的云雾处理算法软件，申请了软件著作权，并利用软件完成了中国区域2013-2017连续5年30米去云数据集，对于每幅云与云下阴影区域低于80%的图像都进行了云雾修补处理，数据集存储容量超过20TB。本项目的研究成果直接应用于国产卫星数据的辐射处理流程中，应用于“高分专项”子课题GF-4卫星数据的云雾检测与修补，具有进一步的研究与应用价值。