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一种直方图匹配和线性空间滤波相结合的条带噪声去除方法 总被引：1，自引：0，他引：1
航天和航空遥感图像中,普遍存在着条带噪声(stripe noise),任何使用多个探测元进行获取图像的遥感器图像数据中均存在条带噪声。本文针对CBERS-02星图像中的两类条带噪声:探测元间条带噪声和横向随机条带噪声,提出了一种直方图匹配和线性空间滤波相结合的去条带噪声方法。其中直方图匹配用于去除探测元间的条带噪声,线性空间滤波用于消除横向随机条带噪声。实验结果表明,该方法能有效去除CBERS-02星影像中的条带噪声,并且能很好地保证图像质量。最后,从定性和定量两个方面进一步说明了该方法的有效性。 相似文献
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成像光谱仪图像条带噪声去除的改进矩匹配方法 总被引：17，自引：5，他引：17
条带噪声是影响线阵CCD成像质量的一个重要因子。特别是对于CCD质量要求较高的高光谱成像往，往往由于硬件质量造成了许多通道中条带噪声的出现。分析了条带噪声形成的主要原因，比较了几种常用条带噪声去除方法及其局限性。在此基础上指出，标准的矩匹配方法改变了图像在成像行或列方向的均值分布，造成了一定的灰度畸变。这种情况对于在地物非均匀分布状况下成像的小幅图像尤其明显。着重提出和讨论了利用均值补偿法，傅里叶变换法，相关系数法结合矩匹配方法近似恢复由入射辐射强度产生的均值分布，从而达到保持图像质量并有效去除条带噪声的目的。并对条带噪声去除前后图像质量做了定性定量的比较，评价。 相似文献
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《国土资源遥感》2015,(4)
HY-1B/COCTS是我国自主研发的第2颗海洋卫星HY-1B星搭载的水色水温扫描仪(Chinese ocean color and temperature scanner,COCTS)。由于COCTS的不同探测器对地物光谱响应有差异,其图像的行间存在明暗的条带噪声。针对COCTS图像在水色遥感中的应用特点,在分析可见光-近红外波段地物光谱特征的基础上,使用其第4和第8波段数据构建的归一化差分水体指数(normalized difference water index,NDWI)提取图像的水体信息;采用矩匹配法对COCTS图像水体区域的条带噪声进行去除,并以均值、标准差、信噪比、偏度、峰度、信息熵和平均梯度7个指标对条带噪声去除后的COCTS图像进行质量评价。结果表明,该方法能有效消除图像的条带噪声,使图像质量得到改善。 相似文献
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提出一种新的基于傅里叶变换去除条带噪声的方法,首先将图像从空间域转换到频率域,通过频谱图发现条纹噪声的周期性分布,根据傅里叶变换的线性性质、周期性质和图像在频率域越高频分量处频谱值越小的性质,去除条带噪声,与基于低通滤波的条带噪声去除方法进行比较,可以发现本文提出的方法效果较好,为遥感影像的条纹噪声去除方法研究提供了一个参考。 相似文献
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针对国产卫星全色影像中的随机条带噪声现象,提出了一种采用灰度分割的自适应矩匹配条带噪声去除方法。该方法首先将不同反射特性的地物按照灰度差异进行分割处理,然后对每一个分割区域分别采用标准矩匹配进行处理,从而抑制标准矩匹配处理过程中造成的灰度畸变。选取资源1号02C-HR光学影像进行实验,结果表明,与现有的去噪方法相比,所得图像质量有较大提升。 相似文献
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一种基于图像边缘特征的SAR斑点滤波算法 总被引：1，自引：1，他引：0
合成孔径雷达图像上的斑点噪声会阻碍图像的校准、检验、解译和应用,因此斑点噪声的去除是雷达图像处理的一个重要环节。通常的去噪方法在抑制噪声的同时也使得图像的边缘模糊,细节特征损失。理论和实践表明去除图像的斑点噪声和保持图像的边缘信息是无法同步实现的。为了在去除噪声和保持边缘特征之间进行折衷,本文基于MROA边缘检测算法以及均值滤波算法,提出了一种基于图像边缘特征的斑点噪声滤波算法。实验结果表明该算法能够在平滑图像的同时有效保持边缘特征信息。 相似文献
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改进Frost算子在SAR图像斑点噪声抑制中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
针对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声滤波的重要性以及存在的问题,对Frost滤波算法参数进行分析,指出了该算法等权滤波器在处理含有细节结构特征时存在盲目平滑的缺点,进而提出了改进方法.利用灰度差值计算权值,综合考虑滤波窗口内的强度信息,在一定程度上解决了盲目平滑的问题.实验验证了改进算法的有效性,并以斑点噪声指数和边缘保持指数为评价准则,通过与Frost算法比较,对改进算法在去除噪声和边缘保持方面的性能做了客观评价. 相似文献
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Terra卫星MODIS传感器影像中多个波段数据存在条带噪声,其中第28波段的数据受影响较为严重,且随着时间的推移噪声强度更大、噪声类型更加复杂。针对该波段同时受探元-探元噪声与镜面条带噪声影响的特点,本文在矩匹配方法的基础上,提出了基于曲线拟合与去除信号趋势项的条带噪声去除方法。实验结果表明,相对于传统方法,本文提出的两种条带去除方法具有更强的稳健性。 相似文献
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高光谱图像能够获取地物精细的光谱诊断特征,但受限于多谱段分光的成像机制,图像各个谱段上光成像的能量不足,信噪比难以提升。高光谱图像噪声类型与强度的准确估计,是提升高光谱图像去噪性能的关键,也是优化其成像系统设计的重要依据。现有高光谱图像噪声估计算法通常将不同类型的图像噪声作为一个整体,并未充分考虑不同类型噪声的区别。本文从高光谱图像获取的机理出发,提出了一种联合空间与光谱维度分析的高光谱图像噪声估计方法。首先,建立了高光谱图像噪声退化模型,将图像中的主要噪声定义为两类:条带与高斯噪声。然后,基于条带噪声在空间维度上独特的频率特性,提出了基于傅里叶变换与局部均值滤波的条带噪声估计方法。最后,基于在光谱维度上高光谱图像相邻波段间的高相关性,通过多元回归分析估计高斯噪声的均值与标准差。本文在模拟高光谱噪声数据上进行算法验证的同时,深入分析了高分五号短波红外高光谱相机、机载Nano-Hyperspec成像仪等国内外成像仪获取的真实高光谱数据。实验结果表明,本文提出的噪声估计方法能够有效的估计出高光谱图像不同谱段条带与高斯噪声的量化指标。实验结果可用于分析高光谱图像在不同传感器与不同成像场景下的退化原因,从而设计更优的图像去噪方法与成像系统。 相似文献
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In this study, a novel noise reduction algorithm for hyperspectral imagery (HSI) is proposed based on high-order rank-1 tensor decomposition. The hyperspectral data cube is considered as a three-order tensor that is able to jointly treat both the spatial and spectral modes. Subsequently, the rank-1 tensor decomposition (R1TD) algorithm is applied to the tensor data, which takes into account both the spatial and spectral information of the hyperspectral data cube. A noise-reduced hyperspectral image is then obtained by combining the rank-1 tensors using an eigenvalue intensity sorting and reconstruction technique. Compared with the existing noise reduction methods such as the conventional channel-by-channel approaches and the recently developed multidimensional filter, the spatial–spectral adaptive total variation filter, experiments with both synthetic noisy data and real HSI data reveal that the proposed R1TD algorithm significantly improves the HSI data quality in terms of both visual inspection and image quality indices. The subsequent image classification results further validate the effectiveness of the proposed HSI noise reduction algorithm. 相似文献
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高光谱遥感影像数据量大、波段数多，容易导致"维数灾难"。传统流形学习方法一般仅考虑其光谱特征，忽略了空间信息。为此提出一种非监督的基于加权空-谱联合保持嵌入（WSCPE）的维数约简算法。首先采用加权均值滤波（WMF）方法对高光谱影像进行滤波，以消除噪点和背景点的干扰。然后根据遥感影像地物分布的空间一致性，通过采用加权空-谱联合距离（WSCD）来融合像素点的光谱信息和空间信息，有效选取各像素点的空-谱近邻，并根据像素点与其空-谱近邻点之间的坐标距离来有区别的利用其近邻点进行流形重构，提取低维鉴别特征进行地物分类。在PaviaU和Indian Pines数据集上的分类结果表明，总体分类精度分别达到了98.89%和95.47%。该方法在反映影像内部流形结构的同时，有效融合了影像的空间-光谱信息，故能提高影像特征的鉴别性，并提升分类性能。 相似文献
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The paper proposes an upgraded landmark-Isometric mapping (UL-Isomap) method to solve the two problems of landmark selection and computational complexity in dimensionality reduction using landmark Isometric mapping (LIsomap) for hyperspectral imagery (HSI) classification. First, the vector quantization method is introduced to select proper landmarks for HSI data. The approach considers the variations in local density of pixels in the spectral space. It locates the unique landmarks representing the geometric structures of HSI data. Then, random projections are used to reduce the bands of HSI data. After that, the new method incorporates the Recursive Lanczos Bisection (RLB) algorithm to construct the fast approximate k-nearest neighbor graph. The RLB algorithm accompanied with random projections improves the speed of neighbor searching in UL-Isomap. After constructing the geodesic distance graph between landmarks and all pixels, the method uses a fast randomized low-rank approximate method to speed up the eigenvalue decomposition of the inner-product matrix in multidimensional scaling. Manifold coordinates of landmarks are then computed. Manifold coordinates of non-landmarks are computed through the pseudo inverse transformation of landmark coordinates. Five experiments on two different HSI datasets are run to test the new UL-Isomap method. Experimental results show that UL-Isomap surpasses LIsomap, both in the overall classification accuracy (OCA) and in computational speed, with a speed over 5 times faster. Moreover, the UL-Isomap method, when compared against the Isometric mapping (Isomap) method, obtains only slightly lower OCAs. 相似文献
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常规高光谱影像逐像素分类往往没有考虑空间相关性,分类结果未体现地物的空间关联和分布特征。为了在分类中充分利用空间特征,利用聚类信息并结合隐马尔可夫随机场模型讨论了高光谱遥感影像光谱-空间分类方法。首先,在不同特征提取方法（最小噪声分离、独立成分分析和主成分分析）下,使用不同聚类方法（k-均值、迭代自组织分析算法和模糊c-均值算法）借助隐马尔可夫随机场获取优化的分割图;然后,采用4连通区域标记法对分割区域标记生成图像对象,并根据支持向量机的逐像素分类结果采用多数投票法对图像对象进行分类;最后,借助凹槽窗口邻域滤波技术改进分类结果,削弱“椒盐”现象。该方法综合了监督分类和非监督分类的优势,通过聚类引入地物空间相关性信息,通过隐马尔可夫随机场引入上下文特征,较好地弥补了单纯基于光谱信息分类的不足。 相似文献
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One of the most basic and important tools in optimal spectral gravity field modelling is the method of Wiener filtering.
Originally developed for applications in analogue signal analysis and communication engineering, Wiener filtering has become
a standard linear estimation technique of modern operational geodesy, either as an independent practical tool for data de-noising
in the frequency domain or as an integral component of a more general signal estimation methodology (input–output systems
theory). Its theoretical framework is based on the Wiener–Kolmogorov linear prediction theory for stationary random fields
in the presence of additive external noise, and thus it is closely related to the (more familiar to geodesists) method of
least-squares collocation with random observation errors. The main drawback of Wiener filtering that makes its use in many
geodetic applications problematic stems from the stationarity assumption for both the signal and the noise involved in the
approximation problem. A modified Wiener-type linear estimation filter is introduced that can be used with noisy data obtained
from an arbitrary deterministic field under the masking of non-stationary random observation errors. In addition, the sampling
resolution of the input data is explicitly taken into account within the estimation algorithm, resulting in a resolution-dependent
optimal noise filter. This provides a more insightful approach to spectral filtering techniques for noise reduction, since
the data resolution parameter has not been directly incorporated in previous formulations of frequency-domain estimation problems
for gravity field signals with discrete noisy data.
Received: 1 November 2000 / Accepted: 19 June 2001 相似文献
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针对我国近岸高浑浊水体区域MODIS短波红外波段大气校正产品中存在的信号饱和及条带问题,利用神经网络模型,采用准同步的HJ-1A/B卫星CCD影像及实测遥感反射率数据对MODIS/Terra水色遥感大气校正产品进行了质量改进。改进后结果与MODIS/Terra遥感反射率产品相比,平均相对误差为13.3%,信号饱和区域修复结果与实测数据各波段平均相对误差为28.2%。结果表明,该方法在保证结果精度的情况下,能有效地修复MODIS/Terra水色波段因为信号饱和而产生的数据空白区域,同时也能较好地解决MODIS/Terra大气校正产品中的条带问题。 相似文献