降低高光谱(Hyperspectral,HS)图像中的噪声以提高图像质量一直是遥感图像处理领域的研究热点,而HS图像带有的混合光电噪声却难于准确估计,为此提出一种基于同性质区域(Homogeneous Region,HR)分割的HS图像混合噪声估计方法。首先结合H...降低高光谱(Hyperspectral,HS)图像中的噪声以提高图像质量一直是遥感图像处理领域的研究热点,而HS图像带有的混合光电噪声却难于准确估计,为此提出一种基于同性质区域(Homogeneous Region,HR)分割的HS图像混合噪声估计方法。首先结合HS图像的空间和光谱特性进行HR分割,然后在HR内通过多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)方法去除区域相关性从而得到混合噪声,最后引进比例因子对混合噪声的内部参数进行估计。通过在仿真HS数据和真实AVIRIS数据上进行实验表明,该方法能够有效地进行HR分割,且对混合噪声的估计结果要优于其它传统噪声估计方法。展开更多
文摘降低高光谱(Hyperspectral,HS)图像中的噪声以提高图像质量一直是遥感图像处理领域的研究热点,而HS图像带有的混合光电噪声却难于准确估计,为此提出一种基于同性质区域(Homogeneous Region,HR)分割的HS图像混合噪声估计方法。首先结合HS图像的空间和光谱特性进行HR分割,然后在HR内通过多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)方法去除区域相关性从而得到混合噪声,最后引进比例因子对混合噪声的内部参数进行估计。通过在仿真HS数据和真实AVIRIS数据上进行实验表明,该方法能够有效地进行HR分割,且对混合噪声的估计结果要优于其它传统噪声估计方法。