基于小波包变换和数学形态学结合的光谱去噪方法研究

对反射光谱数据进行去噪是提高光谱信息准确度的前提。传统时域平滑和频域去噪方法存在诸多缺点,本文首次将广义形态滤波方法用于可见近红外光谱的去噪处理,并提出基于小波包变换和数学形态学结合的光谱去噪方法。使用USGS光谱库中的植被光谱进行实验,采用信噪比(SNR)、均方误差根(RMSE)、波形相似度(NCC)和平滑度(SR)四个指标来评估去噪效果。结果表明,小波包最佳基阈值法和广义形态滤波法都能较好地保持波形和平滑度,广义形态滤波法能较好地消除幅值较大的随机噪声,但其对连续随机噪声中幅值较小的噪声成分不能有效消除;而小波包最佳基阈值法不能有效消除幅值较大的噪声成分;二者结合的方法组合了这两者的优点,使得幅值较大、较小的噪声成分都能较好地消除,同时还提高了相似度和平滑度指标,充分表明小波包最佳基阈值与广义形态滤波结合的方法是一种更好的可见光近红外光谱去噪方法。