遥感图像条带噪声的多尺度变分模型去除

• 作者: 何斌 周达标 霍丽君
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 光学遥感 条带噪声 多尺度分层分解 非均匀性校正
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 198-207
• 页数: 10页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 4584字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20172501.0198

摘要

多片CCD拼接遥感成像系统由于存在非均匀性问题,导致遥感图像中常存在条带噪声,本文在分析条带噪声的主要来源和模型的基础上,提出了多尺度变分模型的条带噪声去除方法.首先,分析了条带噪声的特点并建立了图像退化模型.其次,结合条带噪声的单向性特点与多尺度分层分解方法构造能量泛函.然后,利用不动点Gauss-Seidel迭代法多尺度分级极小化能量泛函,将条带噪声和图像有用信息分离.最后,对各尺度结构分量和细节分量进行累加,得到去噪图像.实验结果表明:对于周期条带噪声,图像畸变量为2‰,图像辐射质量提升到11.715 dB;对于随机条带噪声,图像畸变量为3.3‰,图像辐射质量提升到11.092 5 dB.与典型条带噪声去除方法相比,不管是周期条带噪声还是随机条带噪声,本文方法均能够在保证畸变量很小的情况下,将其完全去除,满足遥感图像低畸变量的预处理要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何斌	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	71	1855	23.0	42.0
2	霍丽君	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	3	21	2.0	3.0
6	周达标	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	5	19	2.0	4.0