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摘要:
遥感图像的获取、传输过程中很容易受到噪声的污染.在研究形态成分分析(MCA)稀疏分解和遥感图像修复方法的基础上,提出了基于MCA稀疏分解的自适应去噪方法和基于图像修复的去噪方法.通过对比其他经典去噪模型,发现前者适合自适应有效去除高斯白噪声,后者对灰度或彩色遥感图像的椒盐噪声能自适应有效去除,且能够同时去除“胡椒”噪声和“盐”噪声,无论是主观视觉效果还是客观量化评价效果都要优于常见模型.
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文献信息
篇名 遥感图像自适应去噪方法研究
来源期刊 大气与环境光学学报 学科 工学
关键词 遥感图像 稀疏分解 图像修复 图像去噪
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目 光学遥感
研究方向 页码范围 368-376
页数 分类号 TP391
字数 6066字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-6141.2011.05.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘晓 中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室 120 1633 20.0 38.0
3 易维宁 中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室 75 671 13.0 23.0
4 张继尧 中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室 1 12 1.0 1.0
5 张渫 2 45 2.0 2.0
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2018(6)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(3)
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2020(4)
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研究主题发展历程
节点文献
遥感图像
稀疏分解
图像修复
图像去噪
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
大气与环境光学学报
双月刊
1673-6141
34-1298/O4
大16开
合肥市1125信箱
26-145
1988
chi
出版文献量(篇)
1081
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5163
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