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多角度高光谱高空间分辨率的CHRIS数据是新一代小卫星PROBA平台上的CHRIS传感器获取的又一卓越的遥感数据源,虽然其数据有诸多优势,但也有一个缺陷:在图像上垂直条带噪声污染严重。本文在San-dra Mannheim提出的去除此类噪声的方法基础上,对该方法进行了另一种途径的探索,基于图像分割的原理,将图像分成灰度相近的几个片段,逐片断应用最小二乘法的多项式拟合,然后将去过条带的片段整合成一幅完整的图像。通过试验证明,用该途径实现的这种方法在地物复杂图像灰度变化剧烈的影像上取得了优越于其他方法的效果,并且证实,对于具有同类条带噪声的OMIS(Airborne Operational Modular Imaging Spectrometer),该方法也取得了比较好的效果,因而值得推广。 相似文献
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CHRIS/PROBA数据条带噪声去除方法比较 总被引:6,自引:2,他引:6
PROBA是欧空局于2001年发射的一颗最小的对地观测卫星,CHRIS是搭载于PROBA平台上的最主要的成像光谱分光计,具有五个成像模式,以其卓越的光谱空间分辨率及多角度的优势为着不同的研究目的分别对陆地、海洋及内陆水体进行成像。但CHRIS/PROBA数据本身被严重的条带噪声所污染,尤其是垂直条带噪声,因而去除条带噪声则成为使用CHRIS数据的首要与处理工作。本文描述了几种去除条带方法,包括传统的矩匹配方法,新的迭代辐射纠正方法,校正因子法及比值法。由于这些方法基于不同的理念,各个方法的去噪效果必定有所差异,本文目的是通过比较选出其中最好的一种方法。每种方法的结果从两方面进行了比较、评定:定性的视觉效果及图像变换前后的定量的灰度偏移值,比较结果列成表格,从而挑选出最优秀的一种方法。 相似文献
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