本文選題：光學(xué)遙感　切入點(diǎn)：條帶噪聲　出處：《光學(xué)精密工程》2017年01期

【摘要】：多片CCD拼接遙感成像系統(tǒng)由于存在非均勻性問(wèn)題,導(dǎo)致遙感圖像中常存在條帶噪聲,本文在分析條帶噪聲的主要來(lái)源和模型的基礎(chǔ)上,提出了多尺度變分模型的條帶噪聲去除方法。首先,分析了條帶噪聲的特點(diǎn)并建立了圖像退化模型。其次,結(jié)合條帶噪聲的單向性特點(diǎn)與多尺度分層分解方法構(gòu)造能量泛函。然后,利用不動(dòng)點(diǎn)Gauss-Seidel迭代法多尺度分級(jí)極小化能量泛函,將條帶噪聲和圖像有用信息分離。最后,對(duì)各尺度結(jié)構(gòu)分量和細(xì)節(jié)分量進(jìn)行累加,得到去噪圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:對(duì)于周期條帶噪聲,圖像畸變量為2‰,圖像輻射質(zhì)量提升到11.715dB;對(duì)于隨機(jī)條帶噪聲,圖像畸變量為3.3‰,圖像輻射質(zhì)量提升到11.092 5dB。與典型條帶噪聲去除方法相比,不管是周期條帶噪聲還是隨機(jī)條帶噪聲,本文方法均能夠在保證畸變量很小的情況下,將其完全去除,滿足遙感圖像低畸變量的預(yù)處理要求。
[Abstract]:Multi CCD mosaic remote sensing imaging system due to the presence of non uniformity of the resulting band noise often exist in remote sensing image, based on the analysis of the main sources of stripe noise and model, proposed a multiscale variational model destriping method. Firstly, analyzes the characteristics and the establishment of band noise the image degradation model. Secondly, combined with the band noise characteristics of unidirectional and multiscale hierarchical decomposition method to construct the energy function. Then, by using the fixed point iterative method of Gauss-Seidel hierarchical multiscale minimization energy functional, the band of noise and image information separation. Finally, the accumulation of scale structure and detail components are. Image denoising. Experimental results show that the periodic stripe noise, image distortion is 2 per thousand, to enhance the quality of radiation image 11.715dB; for the random band noise, image distortion of image is 3.3. To improve the quality of radiation to 11.092 5dB. with typical destriping compared to either periodic band noise or random band noise, this method can ensure the distortion is small, remove it completely, to meet the low distortion of remote sensing image preprocessing requirements.

【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【基金】：吉林省科技發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目(No.20126016)
【分類號(hào)】：TP751

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本文編號(hào)：1684319