基于主成分分析的高光谱遥感图像非局部去噪
高光谱图像光谱分辨率的提高带来数据量的显著增加,普通针对二维图像的去噪方法不能有效地应用到高光谱图像上。根据高光谱图像本身和噪声的特征,研究基于PCA的非局部去噪方法,充分利用光谱谱间相似性和谱内相似性,首先进行PCA降维选择具有代表性的维度,然后在这些维度运用非局部的BM3D方法去除噪声,最后再返回到原图像得到去噪结果。实验结果表明,该方法的去噪效果令人满意。
高光谱遥感图像、高斯白噪声、PCA、BM3D
TN911.73-34
国家自然科学基金60802039基于形态分量分析的图像超分辨重建理论与算法
2015-06-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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