基于RTF的高光谱图像去噪方法

高光谱数据中包含丰富的光谱和空间上下文信息。早期的高光谱图像去噪方法是单波段的、仅利用了高光谱数据的空间上下文信息。近年来提出的一些去噪方法综合利用了光谱和空间上下文信息,但是在对大尺度和全局上下文信息建模以及模型与图像内容自适应等方面存在局限,导致去噪结果出现过平滑的现象。针对上述问题,提出了一种基于回归树场的高光谱图像去噪方法：首先选择需要处理的高光谱波段;然后构建基于回归树场的高光谱去噪模型;最后利用基于特定代价函数的模型训练方法同时得到模型的结构和参数、输出去噪后的图像。实验结果表明,该方法能够充分利用高光谱数据的光谱和空间上下文信息,在有效去除噪声的同时很好地保存了图像中的重要细节,与BM3D和CRF相比,其PSNR提高了0.8-1.1 dB。