| 基于稀疏表示和自适应字典学习的“高分一号”遥感图像去噪 |
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| 引用本文： | 秦振涛,杨武年,潘佩芬.基于稀疏表示和自适应字典学习的“高分一号”遥感图像去噪[J].光电工程,2013(9). |
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| 作者姓名： | 秦振涛 杨武年 潘佩芬 |
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| 作者单位： | 1. 成都理工大学 地学空间信息技术国土资源部重点实验室/遥感与GIS研究所，成都 610059; 攀枝花学院 数学与计算机学院，四川 攀枝花 617000
2. 成都理工大学 地学空间信息技术国土资源部重点实验室/遥感与GIS研究所,成都,610059 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(41071265，41372340)；高等学校博士学科点专项科研基金 |
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| 摘 要： | 对高分辨率遥感图像进行去噪是遥感研究中的一个重要难题。本文提出了一种新的基于稀疏表示的高分辨率遥感图像去噪算法，该算法根据加噪高分辨率遥感图像的特点利用 K-SVD 算法自适应的学习得到能高效描述遥感图像内容的字典，利用稀疏表示实现去噪，并且保留原图像的有用信息。通过对“高分一号”获取的遥感图像进行实验表明，该算法能较好地滤除遥感图像的噪声，提高了图像的峰值信噪比，该方法比其他字典学习算法及其他去噪算法具有更好的性能。
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| 关 键 词： | 稀疏表示 图像去噪 字典学习 K-SVD 高分一号 |
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