各向同性同质区域选取的高光谱遥感图像噪声估计方法

• 作者: 傅鹏 孙权森 孙鑫
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱图像 噪声估计 多元线性回归 光谱相似性度量 同质区域选取
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 809-817
• 页数: 9页
• 分类号: TN751
• 字数: 3830字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2018.05.005

摘要

在现有高光谱遥感图像噪声估计方法中,同质区域的选取通常是最关键的步骤,有效的同质区域选取方法能够提高图像的噪声估计精度.本文充分利用了高光谱遥感图像中丰富的空间信息和光谱信息,提出了一种各向同性同质区域选取算法,其中,为了更好地区分同质区域内像元相似度,构造了一种新的兰氏-光谱角度量;结合基于多元线性回归的去相关法,通过最优区域评估高光谱遥感图像噪声水平.利用不同结构及信噪比的模拟图像和真实高光谱遥感图像进行实验,通过与现有的多种噪声估计方法比较,验证了本文方法在针对不同噪声水平、不同复杂程度的图像时更加准确和稳定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙权森	南京理工大学计算机科学与工程学院	112	1385	19.0	32.0
2	孙鑫	南京理工大学计算机科学与工程学院	2	1	1.0	1.0
3	傅鹏	南京理工大学计算机科学与工程学院	7	46	3.0	6.0