發(fā)布時(shí)間：2018-01-06 21:31

  本文關(guān)鍵詞：基于空間自適應(yīng)變分的條帶噪聲去除方法　出處：《激光與紅外》2016年05期 　論文類(lèi)型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 遙感 條帶噪聲 空間自適應(yīng) 全變分

【摘要】：遙感圖像經(jīng)常被條帶噪聲污染,導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降。為了去除條帶噪聲,本文提出了一種基于空間自適應(yīng)變分的噪聲抑制方法。首先,對(duì)條帶噪聲建模,并利用信噪比較高的區(qū)域估計(jì)出模型的增益和偏置;然后,在變分法的框架下,構(gòu)建能量函數(shù),并引入空間自適應(yīng)正則因子,根據(jù)圖像空間信息自適應(yīng)調(diào)整正則參數(shù);最后,采用分裂式Bregman算法優(yōu)化能量函數(shù),得到去噪圖像的最優(yōu)解。實(shí)驗(yàn)表明,本文算法可以將實(shí)際遙感圖像等效視數(shù)由37.26提高到76.48,輻射質(zhì)量提升因子提高到8.52 d B。本文算法能夠有效去除條帶噪聲,保留圖像細(xì)節(jié),改善圖像質(zhì)量。
[Abstract]:Remote sensing images are often corrupted by noise band, leads to a decrease in image quality. In order to remove the stripe noise, this paper presents a method of noise suppression based on adaptive variational space. First of all, on the strip noise modeling, model and estimate the gain and offset the relatively high signal-to-noise area using; then, in the framework of change the construction method, energy function, and introduce the space adaptive regularization factor, according to the spatial information of image adaptive regularization parameters; finally, using split Bregman algorithm to optimize the energy function, the optimal solution of the image denoising. Experiment shows that this algorithm can be the actual remote sensing images of equivalent number increased from 37.26 to 76.48. To improve the quality of radiation factor is up to 8.52 D B. this algorithm can effectively remove the stripe noise and keep the image details and improve image quality.

【作者單位】： 長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué);
【分類(lèi)號(hào)】：TP751
【正文快照】： 1引言推掃式成像系統(tǒng)經(jīng)常受到條帶噪聲的影響[1-2]。條帶噪聲主要源于不同像元之間的輻射響應(yīng)非均勻性[3]。條帶噪聲的存在,影響圖像的視覺(jué)效果,降低圖像的信噪比和后續(xù)數(shù)據(jù)分析的精度[4-5]。因此,研究有效去除條帶噪聲算法至關(guān)重要。去除條帶噪聲算法主要可以分為以下四類(lèi)。

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本文編號(hào)：1389631