高光譜圖像中條帶噪聲去除方法研究.pdf

1、高光譜遙感廣泛應(yīng)用于地物探測分類、目標識別等軍事和民用領(lǐng)域。但由于多種因素影響，高光譜遙感圖像中往往存在嚴重的條帶噪聲干擾，給圖像后續(xù)的探測識別等處理帶來了極大困難。因此，必須去除條帶噪聲。
　　本論文以盡量去除條帶噪聲并保留圖像細節(jié)紋理信息為基本目標，對高光譜遙感圖像中條帶噪聲去除方法進行了研究，主要內(nèi)容如下：
　　1.分析了成像光譜儀的兩種工作原理，分析歸納了條帶噪聲的產(chǎn)生機理和表現(xiàn)特性，研究了條帶退化模型并對模擬圖像進

2、行了條帶退化。
　　2.研究了直方圖匹配法、矩匹配法、傅里葉變換法等已有的典型去條帶噪聲方法，并通過仿真實驗對各種方法的適用范圍、去噪效果和存在的問題進行了對比分析。
　　3.針對矩匹配法去條帶后圖像產(chǎn)生“帶狀效應(yīng)”的問題，提出了一種基于均值濾波的改進矩匹配法。該方法以濾波后的行均值序列為參考均值，能夠在有效去除條帶噪聲的同時避免“帶狀效應(yīng)”的產(chǎn)生，且具有普遍適應(yīng)性。
　　4.針對盡量保留圖像細節(jié)紋理信息的問題，提出了

3、一種基于噪聲分類自適應(yīng)的去噪方法。該方法按條帶污染程度對噪聲進行自適應(yīng)分類，并分別進行不同強度的濾波，能夠在有效去除條帶噪聲的同時保留更多的保留圖像細節(jié)紋理信息，且具有普遍適應(yīng)性。
　　5.針對特定條帶圖像矩匹配法后產(chǎn)生“離散加劇效應(yīng)”的問題，提出了一種基于圖像分類的改進矩匹配法。該方法按均勻性對圖像進行分類，能夠在有效去除條帶噪聲的同時避免“離散加劇效應(yīng)”的產(chǎn)生，只對特定條帶圖像適用。
　　模擬條帶圖像和真實條帶圖像的實驗