详解Python修复遥感影像条带的两种方式
GDAL修复LandsatETM+影像条带
Landsat7ETM+卫星影像由于卫星传感器故障,导致此后获取的影像出现了条带。如下图所示,影像中均匀的布满条带。
使用GDAL修复影像条带的代码如下:
defgdal_repair(tif_name,out_name,bands): """ tif_name(string):源影像名 out_name(string):输出影像名 bands(integer):影像波段数 """ #打开影像文件 tif=gdal.Open(tif_name) #根据文件类型获取对应的驱动程序 driver=gdal.GetDriverByName('GTiff') #根据指定文件的驱动程序,使用现有数据集创建新的可写数据集 #所有支持创建新文件的驱动程序都支持该`CreateCopy()`方法,#但仅`Create()`部分支持该方法 #CreateCopy的第一个参数为目标文件名,第二个参数为源数据集 #第三个参数的值是`0`或`1`,值是`0`。即使无法将原始数据准确地转换为目标数据,程序仍将执行 new_img=driver.CreateCopy(out_name,tif,0) foriintqdm(range(1,bands)): #分别对每个波段处理 band=new_img.GetRasterBand(i) #使用FillNodata对条带部分进行插值 gdal.FillNodata(targetBand=band,maskBand=band,maxSearchDist=15,smoothingIterations=0) #将修复好的波段写入新数据集中 new_img.GetRasterBand(i).WriteArray(band.ReadAsArray())
修复之后的效果图如下所示:
Opencv修复LandsatETM+影像条带
使用opencv修复影像的代码如下:
defcv2_repair(tif_name): #读取tif影像 tif_data=gdal_array.LoadFile(tif_name).astype('float32') #获取掩膜 mask=tif_data.sum(axis=0) mask=(mask==0).astype(np.uint8) bands=tif_data.shape[0] res=[] foriintqdm(range(bands)): #cv.Inpaint(src,inpaintMask,dst,inpaintRadius,flags) #src:源图像,可以是8位、16位无符号整型和32位浮点型1通道或者8位无符号3通道 #inpaintMask:掩膜,8位无符号整型 #dst:和源图像具有一样大小的输出 #inpaintRadius:算法考虑的每个已修复点的圆形邻域的半径#flags:修复算法类型,可选cv2.INPAINT_NS和cv2.INPAINT_TELEA repaired=cv2.inpaint(tif_data[i],mask,3,flags=cv2.INPAINT_TELEA) res.append(repaired) returnnp.array(res)
修复之后的结果图:
使用opencv修复影像,速度要比Gdal慢许多,但修复质量更好。
Reference
https://www.bogotobogo.com/python/OpenCV_Python/python_opencv3_Image_reconstruction_Inpainting_Interpolation.php
https://gis.stackexchange.com/questions/151020/how-to-use-gdal-fillnodata-in-python
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