一种高光谱遥感数据条带及随机点噪声去除方法  

A Stripes and Random Noises Removal Method for High-spectral Remote Sensing Data

作　　者：阎继宁[1,2] 周可法[1] 王金林[1] 孙莉[1] 秦艳芳[1] 吴艳爽[1] 

机构地区：[1]中国科学院新疆生态与地理研究所新疆矿产资源研究中心,乌鲁木齐830011 [2]中国科学院大学,北京100049

出　　处：《遥感信息》2013年第3期26-31,106,共7页Remote Sensing Information

基　　金：西部之光(XBBS201107);国家自然科学基金(U1129302、41271437);国家科技支撑计划(2011BAB06B08-01);新疆科技厅科技基础条件平台建设项目(PT1217);新疆科技厅青年基金(2011211B48)

摘　　要：针对高光谱数据条带噪声的分布特点,本文提出在空间域采用矩匹配法去除条带噪声,在NSCT域采用基于邻域信息的自适应软阈值滤波法去除随机点噪声的综合去噪模型。通过哈图金矿区HSI二级产品数据实验证明,该方法不仅可以有效地去除条带及随机点噪声,而且较为完整地保留了原始影像的特征信息及边沿细节,进而为高光谱遥感定量分析与应用提供数据基础。Aimed at the distribution characteristics of the stripe noises of hyper-spectral data, the following methods are a- dopted in the experiment： 1） remove stripes with moment matching in the space domain;2） eliminate the random noises by adap- tive soft thresholding filtering based on neighboring information in NSCT domain. The results of Hatu gold zone HSI level 2 da- ta experiments indicate that the synthesis method can not only remove stripes and random noises effectively,but also relatively retain the integrity of the feature information and edge details of the original image. Therefore, the method could provide data base for the application of quantitative remote sensing.

关 键 词：高光谱数据 条带及随机点噪声 矩匹配法 NSCT 自适应阈值 

分 类 号：TP79[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]