期刊文献+

基于空间分割的影像条带噪声去除方法

Remove of Random Strip Noise Based on Image Segmentation
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 光学遥感卫星影像中包含系统条带噪声和随机条带噪声,由于多种因素的干扰,即使进行系统条带噪声去除后,仍残留部分随机条带噪声。文章通过分析现有卫星遥感影像中的随机条带噪声特性,基于常规的随机条带噪声去除方法,提出一种新的基于空间分割的条带噪声去除算法。该方法以影像的均值、中值以及梯度值构建判定准则,将影像分为动态范围变化较小的多个区域,同时将地物边缘单独提取出来予以保留;然后采用标准矩匹配的方法对单独区域进行处理,在剔除噪声的同时抑制灰度畸变的产生;最后采用中巴地球资源卫星04星(CBERS-04)数据作为试验对象进行了随机噪声去除试验,试验结果表明新方法在去除随机条带噪声的同时很好的保持了原始影像的纹理信息。 Optical satellite images contain two types of striping noise,one is system striping noise,the other is random striping noise,that is,due to the interference of various factors.After the systematic stripe noise removal,the random stripe noise still remains in the image.The paper analysed the characteristics of stripe noise and proposed a new destriping method based on image segmentation,divided images into many parts based on the mean value,median value and gradient value and extract edge information during the process above,and then standard moment matching method can be used to eliminate the noise in each part respectively.Finally CBERS-04 images were used to verify the performance of our proposed method,and the results show that our proposed method basically maintains the texture information of original image,and play a better performance.
作者 林宏宇 关晨辉 张炳先 赵兴成 LIN Hongyu;GUAN Chenhui;ZHANG Bingxian;ZHAO Xingcheng(Beijing Institute of Space Mechanics&Electricity,Beijing 100094,China;Key Laboratory for Advanced Optical Remote Sensing Technology of Beijing,Beijing 100094,China)
出处 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2023年第2期109-117,共9页 Spacecraft Recovery & Remote Sensing
关键词 遥感成像 随机条带噪声 影像分割 标准矩匹配 噪声去除 remote sensing images random strip noise image segmentation standard moment match noise removal
作者简介 林宏宇,男,1975年生,2000年获哈尔滨工业大学电器工程与自动化专业工学学士学位,高级工程师。主要研究方向为遥感器总体设计、遥感信息处理。E-mail:bisme5085@163.com。
  • 相关文献

参考文献13

二级参考文献121

  • 1朱宏擎.基于灰度-梯度共生矩阵的视网膜血管分割方法[J].上海交通大学学报,2004,38(9):1485-1488. 被引量:17
  • 2刘健庄,栗文青.灰度图象的二维Otsu自动阈值分割法[J].自动化学报,1993,19(1):101-105. 被引量:360
  • 3赵凤,范九伦.一种结合二维Otsu法和模糊熵的图像分割方法[J].计算机应用研究,2007,24(6):189-191. 被引量:18
  • 4J. W. Boardman, F. A. Kruse. Automated spectral analysis: a geological example using AVIRIS data [C]. Proc. Tenth Thematic Conference on Geologic Remote Sensing (Ⅰ), Environmental Research Institute of Michigan, 1994, 407-418.
  • 5R. E. Roger, J. F. Arnold. Reliably estimating the noise in AVIRIS hyperspeetral images[J]. Int. J. Remote Sensing, 1996, 17(10): 1951-1962.
  • 6V. R. Algazi, G. E. Ford. Radiometric equalization of nonperiodie striping in satellite data[J]. Comput. Graph. Image Process., 1981, 16:287-295.
  • 7B. K. P. Horn, R. J. Woodham. Destriping landsat MSS images by histogram modification[J]. Comput. Graph. & Image Process. , 1979, 10:69-83.
  • 8J. Kautsky, N. K. Nichols, D. L. B. Jupp. Smoothed histogram modification for image processing [J]. Comput. Vis. & Image Process, , 1984, 26:271-291.
  • 9F. L. Gadallah, F. Csillag. Destriping miltisensor imagery with moment matching[J]. Int. J. Remote Sensing, 2000, 21(12) : 2505-2511.
  • 10范九伦,赵凤,张雪峰.三维Otsu阈值分割方法的递推算法[J].电子学报,2007,35(7):1398-1402. 被引量:70

共引文献236

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部