發(fā)布時間：2018-01-06 21:31

  本文關(guān)鍵詞：基于空間自適應(yīng)變分的條帶噪聲去除方法　出處：《激光與紅外》2016年05期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 遙感 條帶噪聲 空間自適應(yīng) 全變分

【摘要】：遙感圖像經(jīng)常被條帶噪聲污染,導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降。為了去除條帶噪聲,本文提出了一種基于空間自適應(yīng)變分的噪聲抑制方法。首先,對條帶噪聲建模,并利用信噪比較高的區(qū)域估計出模型的增益和偏置;然后,在變分法的框架下,構(gòu)建能量函數(shù),并引入空間自適應(yīng)正則因子,根據(jù)圖像空間信息自適應(yīng)調(diào)整正則參數(shù);最后,采用分裂式Bregman算法優(yōu)化能量函數(shù),得到去噪圖像的最優(yōu)解。實驗表明,本文算法可以將實際遙感圖像等效視數(shù)由37.26提高到76.48,輻射質(zhì)量提升因子提高到8.52 d B。本文算法能夠有效去除條帶噪聲,保留圖像細(xì)節(jié),改善圖像質(zhì)量。
[Abstract]:Remote sensing images are often corrupted by noise band, leads to a decrease in image quality. In order to remove the stripe noise, this paper presents a method of noise suppression based on adaptive variational space. First of all, on the strip noise modeling, model and estimate the gain and offset the relatively high signal-to-noise area using; then, in the framework of change the construction method, energy function, and introduce the space adaptive regularization factor, according to the spatial information of image adaptive regularization parameters; finally, using split Bregman algorithm to optimize the energy function, the optimal solution of the image denoising. Experiment shows that this algorithm can be the actual remote sensing images of equivalent number increased from 37.26 to 76.48. To improve the quality of radiation factor is up to 8.52 D B. this algorithm can effectively remove the stripe noise and keep the image details and improve image quality.

【作者單位】： 長春工業(yè)大學(xué);
【分類號】：TP751
【正文快照】： 1引言推掃式成像系統(tǒng)經(jīng)常受到條帶噪聲的影響[1-2]。條帶噪聲主要源于不同像元之間的輻射響應(yīng)非均勻性[3]。條帶噪聲的存在,影響圖像的視覺效果,降低圖像的信噪比和后續(xù)數(shù)據(jù)分析的精度[4-5]。因此,研究有效去除條帶噪聲算法至關(guān)重要。去除條帶噪聲算法主要可以分為以下四類。

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前9條

1 劉章文,古天祥;頻譜測量中的邊帶噪聲誤差估測[J];計量技術(shù);2004年09期

2 郭玲玲;吳澤鵬;張立國;張星祥;任建岳;;推掃式遙感相機圖像條帶噪聲去除方法[J];光學(xué)學(xué)報;2013年08期

3 姜灣;沈煥鋒;曾超;張良培;張洪艷;劉欣鑫;;Terra MODIS數(shù)據(jù)28波段影像條帶噪聲去除方法[J];武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版);2014年05期

4 杜藝;劉文國;葛帥;;基于傅里葉變換的條帶噪聲去除方法研究[J];測繪與空間地理信息;2014年08期

5 房彩麗;趙雅靚;;高光譜圖像條帶噪聲去除算法研究[J];計算機工程與應(yīng)用;2012年12期

6 張炳先;王密;潘俊;;采用灰度分割的自適應(yīng)矩匹配條帶噪聲去除方法[J];武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版);2012年12期

7 楊雪;馬駿;賴積保;王靜;王楠;劉丹;;基于傅里葉變換的HY-1B衛(wèi)星影像條帶噪聲去除[J];航天返回與遙感;2012年01期

8 陳勁松,朱博勤,邵蕓;基于小波變換的多波段遙感圖像條帶噪聲的去除[J];遙感信息;2003年02期

9 ;[J];;年期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 支晶晶;高光譜圖像條帶噪聲去除方法研究與應(yīng)用[D];河南大學(xué);2010年

，

本文編號：1389631