遥感图像条带噪声的多尺度变分模型去除

多片CCD拼接遥感成像系统由于存在非均匀性问题,导致遥感图像中常存在条带噪声,本文在分析条带噪声的主要来源和模型的基础上,提出了多尺度变分模型的条带噪声去除方法。首先,分析了条带噪声的特点并建立了图像退化模型。其次,结合条带噪声的单向性特点与多尺度分层分解方法构造能量泛函。然后,利用不动点Gauss-Seidel迭代法多尺度分级极小化能量泛函,将条带噪声和图像有用信息分离。最后,对各尺度结构分量和细节分量进行累加,得到去噪图像。实验结果表明:对于周期条带噪声,图像畸变量为2‰,图像辐射质量提升到11.715dB;对于随机条带噪声,图像畸变量为3.3‰,图像辐射质量提升到11.092 5dB。与典型条带噪声去除方法相比,不管是周期条带噪声还是随机条带噪声,本文方法均能够在保证畸变量很小的情况下,将其完全去除,满足遥感图像低畸变量的预处理要求。