结合分层字典学习和空谱信息的多光谱图像去噪

发布时间：2018-12-28 19:20

【摘要】：针对多光谱图像中存在的多种噪声,提出一种利用空谱信息和分层字典学习的降噪方法.该方法依据相邻波段之间的结构相关性划分多光谱图像波段;并对得到的每个波段子集使用分层字典学习框架进行统计建模.通过引入高斯噪声项和稀疏噪声项,来有效地表达图像噪声特性;同时,应用吉布斯采样求解统计模型,以实现降噪的目的.在两幅真实多光谱图像数据上的仿真实验表明,该方法能够有效地抑制多光谱图像中的多种噪声,且能够准确地保留图像结构和细节信息.
[Abstract]:A noise reduction method based on space-spectrum information and hierarchical dictionary learning is proposed for multi-spectral images. The multispectral image bands are divided according to the structural correlation between adjacent bands, and the statistical model of each band subset is established by using a hierarchical dictionary learning framework. Gao Si noise term and sparse noise term are introduced to effectively express the image noise characteristics, and Gibbs sampling is applied to solve the statistical model to achieve the purpose of noise reduction. The simulation results on two real multispectral images show that the proposed method can effectively suppress multiple noises in multispectral images and preserve the structure and details of the images accurately.
【作者单位】： 西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2013CB329402) 国家自然科学基金重大研究计划资助项目(91438103,91438201)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2394325