传统的基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Trasform,FFT)的图像条带噪声去除方法,即使用指数低通滤波方法使图像的高频分量被滤除,会造成图像细节信息的丢失。文章提出了一种基于FFT的条带噪声去除改进方法,即空间域插值与频域滤波相结...传统的基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Trasform,FFT)的图像条带噪声去除方法,即使用指数低通滤波方法使图像的高频分量被滤除,会造成图像细节信息的丢失。文章提出了一种基于FFT的条带噪声去除改进方法,即空间域插值与频域滤波相结合的条带噪声去除方法。该方法利用空间域去噪后的高频分量替换传统频域滤波频谱图中的高频信息,避免了由于地物某些高频信息与条带噪声频谱混在一起而造成的高频信息丢失。采用信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)和峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)两种评价指标分别对传统的指数低通滤波方法和改进的滤波方法的去噪效果进行评估。基于改进方法处理后的图像,其SNR和PSNR均有明显地提高,SNR值最大可由27.12提高至49.87,PSNR值最大可由37.89提高至61.00,表明该方法能够有效去除条带噪声。展开更多
文摘传统的基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Trasform,FFT)的图像条带噪声去除方法,即使用指数低通滤波方法使图像的高频分量被滤除,会造成图像细节信息的丢失。文章提出了一种基于FFT的条带噪声去除改进方法,即空间域插值与频域滤波相结合的条带噪声去除方法。该方法利用空间域去噪后的高频分量替换传统频域滤波频谱图中的高频信息,避免了由于地物某些高频信息与条带噪声频谱混在一起而造成的高频信息丢失。采用信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)和峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)两种评价指标分别对传统的指数低通滤波方法和改进的滤波方法的去噪效果进行评估。基于改进方法处理后的图像,其SNR和PSNR均有明显地提高,SNR值最大可由27.12提高至49.87,PSNR值最大可由37.89提高至61.00,表明该方法能够有效去除条带噪声。
