分段线性动态矩匹配条带去除

由于探测器之间对接收的地物辐射信号的响应特征不同,导致遥感数据含有条带噪声,严重影响了图像质量及后续的定量计算。针对探测器响应函数在图像低值区及高值区呈非线性的特点,在着重分析矩匹配方法的基础上,提出分段线性动态矩匹配条带去除方法。方法设定阈值分割高中低值域统计区间,对探测器响应函数进行分段线性拟合,并对探测器每一分图像动态采用其领域内均值和标准差作为参考值进行条带纠正。应用TM数据第4波段及环境一号卫星高光谱数据进行去条带实验,并定性和定量地比较了该方法与动态矩匹配、傅里叶变换、自动均衡化曲线方法的去条带效果。结果表明该方法能够在保留图像基本信息的前提下,获得最佳的去条带效果,尤其能够提高非均匀地物分布区域内水体的条带去除效果。     

基于小波变换的多波段遥感图像条带噪声的去除

介绍了几种在TM，MSS，SPOT等多传感器遥感图像中条带噪声去除方法的特点，提出了一种基于小波变换的条带噪声去除方法，并以几何纠正前的非均匀地物分布的CMODIS图像为实验数据，对这些方法的去条带噪声效果作了比较。结果表明，本提出的方法要优于以前的几种常用方法，具有很好的去条带效果，同时较好地保持了原图像的特征。这种方法在其它多传感器遥感图像的条带噪声去除中也有很强的适用性。     

高光谱图像条带噪声去除算法研究

高光谱图像中往往存在严重的条带噪声,与常见噪声具有很大不同,现有的去噪方法对其不能完全适用。利用平滑滤波思想结合传统的矩匹配方法,对传统的矩匹配条带去除方法进行改进,对HJ-1-A卫星高光谱图像进行实验、研究,利用多种图像质量评价标准,将算法去条带后图像与传统的和已有的改进算法去条带后图像进行对比、评价,找出去条带效果好、原始图像信息保留能力强、适应性强的改进的矩匹配方法来应用于高光谱图像条带噪声的去除。     

基于L1范数优化模型的遥感图像条纹去除方法

从条纹噪声的结构属性进行分析,通过分离出条纹成分来实现去条纹的目的.在优化模型中,基于L1范数的正则化表示条纹的全局稀疏特性;基于差分的约束条件用于描述条纹方向上的平滑度和条纹垂直方向上的不连续性.为了更好地保护图像的细节信息,在条纹垂直方向的约束上引入了边缘权重因子,最后通过交替方向乘子法(ADMM)对所提模型进行求...