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题名各向同性同质区域选取的高光谱遥感图像噪声估计方法
被引量：2
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作者
孙鑫
傅鹏
孙权森
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机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2018年第5期809-817,共9页
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基金
国家自然科学基金(61673220)资助项目
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文摘
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。
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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
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Keywords
hyperspectral image
noise estimation
multivariable linear regression
spectral similarity metrics
homogeneous region detection
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分类号
TN751
[电子电信—电路与系统]
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