【摘要】：針對(duì)多光譜圖像中存在的多種噪聲,提出一種利用空譜信息和分層字典學(xué)習(xí)的降噪方法.該方法依據(jù)相鄰波段之間的結(jié)構(gòu)相關(guān)性劃分多光譜圖像波段;并對(duì)得到的每個(gè)波段子集使用分層字典學(xué)習(xí)框架進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模.通過(guò)引入高斯噪聲項(xiàng)和稀疏噪聲項(xiàng),來(lái)有效地表達(dá)圖像噪聲特性;同時(shí),應(yīng)用吉布斯采樣求解統(tǒng)計(jì)模型,以實(shí)現(xiàn)降噪的目的.在兩幅真實(shí)多光譜圖像數(shù)據(jù)上的仿真實(shí)驗(yàn)表明,該方法能夠有效地抑制多光譜圖像中的多種噪聲,且能夠準(zhǔn)確地保留圖像結(jié)構(gòu)和細(xì)節(jié)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.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)智能感知與圖像理解教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2013CB329402) 國(guó)家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃資助項(xiàng)目(91438103,91438201)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2394325