影像去条带噪声（转）

接着，我们就可以用Nibble工具来处理了。

经常和遥感影像打交道的同学，不知道有没有碰到过条带噪声的情况，或者叫“丢线”、“坏线”，即一副影像上出现规则的黑色条带，这些黑色条带里的像元值是无效的。例如下面这张图：

影像去条带噪声

简而言之，就是拍摄影像的卫星传感器出问题了，从而周期性的造成影像记录错误。去条带噪声属于图像处理的范畴了，有很多相关的研究，例如傅立叶变化滤波、主成分分析、直方图匹配、矩匹配法等等。一些专业遥感软件ENVI、ERDAS有专门的去条带插件可以处理，今天我们来看看从ArcGIS的角度怎么处理条带噪声。

咱们放大点来看下：

还有一种更为简单的方法，借鉴了镶嵌数据集的函数链动态处理功能，使用掩膜函数和邻域统计函数进行处理，具体参数设置请参考此文

所以，除了原始的条带噪声影像，我们还需要一个掩膜，即把条带象元处理成Nodata。ArcGIS中有很多工具可以生成Nodata，例如SetNull、Con等等。以下我用SetNull工具，将原影像中值为0的象元进行了处理，得到了Nibble工具需要的掩膜栅格。

看看处理前后的对比：

咱们先来说一说条带噪声产生的原因，来看一段专业解释：

条带噪声是影像中具有一定周期性、方向性且呈条带状分布的一种特殊噪声。这种噪声是卫星传感器光、电器件在反复扫描地物的成像过程中，受扫描探测元正反扫描相应差异、传感器机械运动和温度变化等影响造成的。

在ArcGIS中查看，可发现条带里的像元值为0，我们希望用周边的非0像元值填充，Nibble工具可以帮助我们实现。下图为Nibble工具的处理思路，InRS是原始栅格，MaskRas是掩膜栅格，其中ND象元值是Nodata，处理后，原始栅格与Nodata对应的象元值被原始栅格周边的像元值替换了。