高光谱图像噪声评估系统设计

发布时间：2017-12-10 14:34

  本文关键词：高光谱图像噪声评估系统设计

  更多相关文章： 高光谱图像 遥感 噪声估计 HYSME IDL

【摘要】：20世纪后半期遥感技术经过不断发展,在技术、理论以及应用上都有了突破性的进展。由于其数据量大、光谱分辨率高等特点,高光谱遥感在农业、军事、地质勘测等许多领域中都有着很大的应用前景。遥感图像生成和传输的过程中经常会遭受不同噪声源的干扰从而使得图像质量下降,在机载多传感器、单传感器等光谱仪中噪声的存在是一种很普遍的现象。高光谱技术用处广泛,但是在高光谱图像的处理中,由于传感器的精确度、大气等各种外界因素的干扰,得到的高光谱图像会带有严重的噪声。噪声的存在既会降低图像的质量还会给后续处理带来很大困难,所以在高光谱图像数字处理时,图像噪声的精确评估是十分基础且关键的。基于以上问题,本文提出了一个基于QR分解数字结构的可靠感知噪声估计算法,利用LLS矩阵之间系数的关系在QR重组时利用QR分解中矩阵之间的特殊关系来降低计算成本。另外,本文在QR分解算法的基础上对其进行了结构转变,并在最新的Intel多核处理器上进行对比实验,最后对比发现,新的算法在噪声估计可靠性、计算成本以及可实用性上都有很大的优势。最后,根据研究需求,为了实现高光谱图像噪声评估系统设计,我们引入了IDL(interactive data language)语言。之后本文选取了一些数据为例对数据噪声的分析、评价以及图像质量等功能来进行说明。通过多次的测试,我们总结出了适用于高光谱图像噪声估计的系统,不仅能对高光谱数据进行管理、查看信息以及光谱等,还能对高光谱图像进行噪声评估以及噪声的仿真。
【学位授予单位】：黑龙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP751

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 谌德荣;宫久路;陈乾;曹旭平;;基于样本分割的快速高光谱图像异常检测支持向量数据描述方法[J];兵工学报;2008年09期

2 蒲晓丰;雷武虎;张林虎;蒋奇材;;基于Fukunaga-Koontz变换的高光谱图像异常检测[J];红外技术;2010年04期

3 成宝芝;郭宗光;;高光谱图像波段间相关特性研究[J];大庆师范学院学报;2013年06期

4 杨龙;易宏杰;李因彦;;遥感高光谱图像赤潮识别[J];传感器世界;2007年05期

5 汪倩;陶鹏;;结合空间信息的高光谱图像快速分类方法[J];微计算机信息;2010年21期

6 王立国;孙杰;肖倩;;结合空-谱信息的高光谱图像分类方法[J];黑龙江大学自然科学学报;2010年06期

7 冯朝丽;朱启兵;朱晓;黄敏;;基于光谱特征的玉米品种高光谱图像识别[J];江南大学学报(自然科学版);2012年02期

8 付欢;龙海南;韩晓霞;;基于冗余字典的高光谱图像的稀疏分解[J];河北软件职业技术学院学报;2013年04期

9 耿修瑞,张霞,陈正超,张兵,郑兰芬,童庆禧;一种基于空间连续性的高光谱图像分类方法[J];红外与毫米波学报;2004年04期

10 张绮玮;机载高光谱遥感图像处理软件系统[J];红外;2005年02期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 张兵;王向伟;郑兰芬;童庆禧;;高光谱图像地物分类与识别研究[A];成像光谱技术与应用研讨会论文集[C];2004年

2 高连如;张兵;孙旭;李山山;张文娟;;高光谱数据降维与分类技术研究[A];第八届成像光谱技术与应用研讨会暨交叉学科论坛文集[C];2010年

3 王成;何伟基;陈钱;;基于波段重组和小波变换的高光谱图像嵌入式压缩方法[A];黑龙江、江苏、山东、河南、江西 五省光学（激光）联合学术‘13年会论文（摘要）集[C];2013年

4 孙蕾;罗建书;;基于分类预测的高光谱遥感图像无损压缩[A];第一届建立和谐人机环境联合学术会议（HHME2005）论文集[C];2005年

5 杨勇;刘木华;邹小莲;苗蓬勃;赵珍珍;;基于高光谱图像技术的猕猴桃硬度品质检测[A];走中国特色农业机械化道路——中国农业机械学会2008年学术年会论文集（下册）[C];2008年

6 张晓红;张立福;王晋年;童庆禧;;HJ-1A卫星高光谱遥感图像质量综合评价[A];第八届成像光谱技术与应用研讨会暨交叉学科论坛文集[C];2010年

7 高东生;高连知;;基于独立分量分析的高光谱图像目标盲探测方法研究[A];国家安全地球物理丛书（八）——遥感地球物理与国家安全[C];2012年

8 冯维一;陈钱;何伟基;;基于小波稀疏的高光谱目标探测算法[A];黑龙江、江苏、山东、河南、江西 五省光学（激光）联合学术‘13年会论文（摘要）集[C];2013年

9 彭妮娜;易维宁;方勇华;;基于核函数的高光谱图像信息提取研究[A];光子科技创新与产业化——长三角光子科技创新论坛暨2006年安徽博士科技论坛论文集[C];2006年

10 蒲晓丰;雷武虎;黄涛;王迪;;基于稳健背景子空间的高光谱图像异常检测[A];中国光学学会2010年光学大会论文集[C];2010年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 普晗晔;高光谱遥感图像的解混理论和方法研究[D];复旦大学;2014年

2 王亮亮;非线性流形结构在高光谱图像异常检测中的应用研究[D];国防科学技术大学;2014年

3 贺智;改进的经验模态分解算法及其在高光谱图像分类中的应用[D];哈尔滨工业大学;2014年

4 魏然;基于成像机理分析的高光谱图像信息恢复研究[D];哈尔滨工业大学;2015年

5 叶珍;高光谱图像特征提取与分类算法研究[D];西北工业大学;2015年

6 冯婕;基于软计算和互信息理论的遥感图像地物分类[D];西安电子科技大学;2014年

7 孙涛;快速多核学习分类研究及应用[D];西安电子科技大学;2015年

8 李昌国;基于谱间和校正相关性的高光谱图像压缩方法研究及GPU并行实现[D];成都理工大学;2015年

9 徐速;基于压缩感知的高光谱图像稀疏解混方法研究[D];重庆大学;2015年

10 南一冰;星载推扫型高光谱运动成像误差建模与高精度校正技术研究[D];北京理工大学;2015年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 丰烁;高光谱图像波段选取问题的改进算法研究[D];昆明理工大学;2015年

2 赵伟彦;果蔬干燥过程中的品质无损检测技术研究[D];江南大学;2015年

3 马亚楠;果蔬中内部害虫的高光谱图像检测技术研究[D];江南大学;2015年

4 刘大洋;基于近红外光谱和高光谱图像技术无损识别猕猴桃膨大果[D];西北农林科技大学;2015年

5 王坤;高光谱图像异常目标检测及光谱成像在伪装评估方面的应用研究[D];南京理工大学;2015年

6 王启聪;高光谱图像分类的GPU并行优化研究[D];南京理工大学;2015年

7 程凯;无先验信息的高光谱图像小目标检测算法研究[D];苏州大学;2015年

8 李秩期;基于高光谱及多信息融合的马铃薯外部缺陷无损检测研究[D];宁夏大学;2015年

9 王健;基于高光谱图像的马铃薯形状及重量分类识别建模研究[D];宁夏大学;2015年

10 吴蓓芬;偏振高光谱图像场景仿真及分类方法研究[D];哈尔滨工业大学;2015年

，

本文编号：1274842