高光谱遥感数据三次光滑样条滤噪

分析了高光谱遥感数据噪声滤波的作用和现状，实现了一种基于三次光滑样条函数的高光谱遥感数据噪声滤波算法，解决了目前高光谱遥感数据噪声滤波算法自适应效果不理想的问题。通过对AVIRIS数据试验，证明此方法简单易行，计算精度高，具有良好的局部自适应拟合能力，并能有效地滤除数据中的噪声，改善数据质量。     

一种改进的遥感图像自适应加权滤波算法

遥感图像在其获取、传输的过程中,受到多种因素的影响,会含有各种噪声而降质.文中在分析传统的去噪处理算法和自适应中值滤波算法的(AMF)基础上,提出了一种自适应加权的遥感图像去噪滤波方法.该算法针对噪声图像上每一点,应用自适应加权算子,对于不同的图像区域,算子自适应地进行窗口大小和输出像素值的改变.试验证明,该方法优于传统的去噪滤波算法和AMF滤波算法,在滤除噪声的同时尽可能地保留了图像细节,对于遥感图像去噪增强具有很好的效果.     

采用张量子空间的高光谱影像多维滤波算法

本文提出了一种基于张量子空间的多维滤波算法,将其应用于高光谱遥感影像降噪。该方法将高光谱影像数据视为三阶张量,引入张量数据表达,通过张量子空间分解将含噪影像投影到信号子空间,根据影像信号与噪声在子空间中分布的不同滤除噪声并保留原始影像的信号成分。利用该算法作用于多组含噪高光谱数据,对比逐波段二维维纳滤波算法、小波降噪算法等传统数字图像降噪算法的结果,实验证明了这种新型降噪算法的有效性。     

采用张量子空间的高光谱影像多维滤波算法

提出一种基于张量子空间的多维滤波算法,将其应用于高光谱遥感影像降噪。该方法将高光谱影像数据视为三阶张量,引入张量数据表达,通过张量子空间分解将含噪影像投影到信号子空间,根据影像信号与噪声在子空间中分布的不同滤除噪声并保留原始影像的信号成分。利用该算法作用于多组含噪高光谱数据,对比逐波段二维维纳滤波算法、小波降噪算法等传统数字图像降噪算法的结果,试验证明了这种新型降噪算法的有效性。     

一种改进的遥感图像自适应加权滤波算法

遥感图像在其获取、传输的过程中，受到多种因素的影响，会含有各种噪声而降质。文中在分析传统的去噪处理算法和自适应中值滤波算法的(AMF)基础上，提出了一种自适应加权的遥感图像去噪滤波方法。该算法针对噪声图像上每一点，应用自适应加权算子，对于不同的图像区域，算子自适应地进行窗口大小和输出像素值的改变。试验证明，该方法优于传统的去噪滤波算法和AMF滤波算法，在滤除噪声的同时尽可能地保留了图像细节，对于遥感图像去噪增强具有很好的效果。     

基于改进矩匹配算法的珠海一号高光谱卫星影像相对辐射校正

珠海一号高光谱卫星影像部分波段存在着噪声干扰,严重影响了数据的质量与信息利用.本文分析了珠海一号高光谱卫星数据噪声的特点,在矩匹配算法的基础上,使用移动窗格对影像进行分段处理,并采用距离加权计算与去除极端值统计数据的方法提高参考值的准确度,实现了基于影像的相对辐射校正.实验结果表明,与传统矩匹配法和傅里叶滤波法相比,本文方法能有效去除遥感影像中存在的噪声,并能较好保留原影像的辐射特征.     

基于光谱信息的遥感图像空间域自适应滤波

遥感图像往往由于内外因素的干扰含有各种噪声 ,为提高图像质量人们对其进行滤波。常规的滤波方式完全基于图像空间域 ,在消除异常点使图像平滑的同时使边界变得不清楚从而使图像模糊 ;或者正相反 ,在边缘信息得到增强时也放大了图像噪声而使图像变得粗糙。该文的自适应滤波方法充分利用多光谱和高光谱遥感图像的光谱维信息 ,滤波时不仅要使均匀的地块得到平滑 ,而且要使地块间的边缘、局部的异常点、线仍然得到保存、在光滑的同时尽量保持原有的数值特征     

基于改进NAS-RIF算法的遥感噪声图像自适应复原

实现对遥感噪声图像的有效复原是遥感图像处理的一项重要研究内容。在对非负支撑域有限递归逆滤波(non-negativity and support constraints recursive inverse filtering,NAS-RIF)算法深入研究的基础上,提出一种基于改进自适应NAS-RIF算法的遥感噪声图像复原方法。该算法针对经典NAS-RIF算法存在的缺陷,首先对含有椒盐噪声和高斯白噪声的遥感图像采用自适应伪中值滤波算法进行预处理,以尽可能排除图像中噪声的干扰;然后结合图像的灰度值,从算法支撑域和背景灰度值2个方面加以改进;最后对代价函数引入基于目标信息的修正项,改进了经典NAS-RIF算法的代价函数;与对数函数复合,使得改进后NAS-RIF算法的代价函数具有良好的收敛性;并采用共轭梯度法对改进自适应NAS-RIF算法进行整体优化。对仿真实验结果进行的主观和客观分析表明,本文算法的性能优于经典NAS-RIF算法、已有的改进NAS-RIF算法以及小波阈值去噪方法,能够胜任遥感噪声图像的复原处理。     

联合空间信息的高光谱遥感协同表示动态集成分类算法

近年来,集成学习成为高光谱遥感影像分类的研究热点,尤其是动态集成算法根据测试样本的特征自适应地选择最佳分类器,其分类性能显著提升。然而现有的动态集成方法仅考虑测试样本与验证样本的光谱信息,忽略了高度规则化的高光谱遥感影像包含的丰富空间信息。为进一步提升高光谱遥感影像动态集成算法分类的准确性和可靠性,提出了联合空间信息的可变K邻域动态集成算法VKS(Variable K-neighborhood and Spatial Information)和联合自适应邻域空间信息的可变K邻域动态集成算法VKSA(Variable K-neighborhood with Shape-Adaptive)。两种算法第一阶段综合考虑分类器精度与相似度自适应地改变测试样本的K邻域,第二阶段分别设计固定窗口和自适应窗口的嵌入方式增加地物的局部空间近邻关系,充分利用高光谱遥感影像地物复杂的空间形态结构信息。实验部分采用3组通用的高光谱遥感影像数据对所提出算法的性能进行综合评价。结果表明相比于传统的动态集成算法,本文提出的联合空间信息的动态集成模型能显著提升分类精度,其中基于自适应窗口方式的VKSA算法明显优于基于...     

一种新的去除遥感影像混合噪声组合滤波方法

提出了一种三层组合滤波的去噪方法,在小波BayesShrink阈值与自适应中值滤波的基础上增加第三层Wiener滤波,利用Wiener滤波对信噪比高的信号去噪效果好的特点可有效去除残留的混合噪声,为了在去噪过程中保留影像的边缘,在滤波过程中加入了边缘提取算法,对影像的细节进行保留使去噪后的影像更加清晰。试验表明,本文提出的三层滤波方法在去除遥感影像常见的高斯与脉冲混合噪声时,效果要明显优于传统的两层组合滤波算法。