《基於稀疏化表示的高光譜遙感圖像去噪算法研究》是依託中國人民解放軍國防科技大學，由孫蕾擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於稀疏化表示的高光譜遙感圖像去噪算法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：孫蕾
- 依託單位：中國人民解放軍國防科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
高光譜遙感圖像的噪聲對其後續套用帶來很多不利影響，為此研究高光譜遙感圖像的去噪算法。針對高光譜遙感圖像的特點，通過分析高光譜遙感圖像的統計上的數字特徵，檢測灰度直方圖、相關性函式、光譜曲線和空間圖像的異常，設計去相關方法估計出噪聲的類型和參數。選擇或構造出適合高光譜遙感圖像的稀疏化表示方法進行空間域內的稀疏表示，利用稀疏表示的係數的統計特性和高光譜遙感圖像強烈的譜間相關性建立合理的三維邊緣分布模型，基於這個模型設計高光譜遙感圖像的去噪算法，有效去除噪聲。通過改進和最佳化算法的時間複雜度，使其達到實時性要求。通過客觀評價標準和分類、識別準確率等統計評價標準對高光譜遙感圖像去噪後的重建質量進行評估，針對具體套用背景最佳化去噪算法。
結題摘要
高光譜遙感圖像在獲取和傳輸的過程中，不可避免的受到噪聲的影響，對其後續套用帶來很多不利影響，為此研究高光譜遙感圖像的去噪算法。該項目圍繞高光譜遙感圖像的去噪，將噪聲的估計，去噪算法的設計，以及對去噪算法的評估聯合在一起系統地進行研究。主要研究結果包括：1. 噪聲的估計。高光譜遙感圖像獨立於信號的加性噪聲進行了估計。實驗結果表明，提出的噪聲估計方法能較為準確地估計出噪聲參數方差。2. 去噪算法的設計。提出兩種高光譜圖像去噪算法：（1）基於多元線性回歸的高光譜遙感圖像去噪方法；（2）基於Curvelet變換的高光譜遙感圖像去噪方法。通過仿真實驗，對這兩種方法進行了比較，得到了優於其他文獻的去噪結果。3. 去噪算法的評估。分別採用了客觀失真參數標準和統計衡量標準對高光譜遙感圖像的去噪效果進行評估，並將兩者結合起來進行了比較，通過研究客觀失真標準與套用領域統計準確度之間的關係來提取合適特定套用領域的客觀失真參數標準。該項目在高光譜遙感數據的稀疏化表示、三維數據模型建立、高光譜遙感圖像去噪算法設計及質量評估等關鍵技術方面取得了進展，為高光譜遙感產品的分析及套用提供有利的預處理方法。
