结合NSCT和KPCA的高光谱遥感图像去噪

被引:16
作者
吴一全
吴超
机构
[1] 南京航空航天大学电子信息工程学院
关键词
高光谱遥感; 图像去噪; 非下采样Contourlet变换; 核主成分分析;
D O I
暂无
中图分类号
TP751 [图像处理方法];
学科分类号
080201 [机械制造及其自动化];
摘要
针对高光谱遥感图像易受噪声干扰,本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)和核主成分分析KPCA(Kernel Principal Component Analysis)的去噪方法。首先对高光谱各波段图像进行NSCT分解;然后利用KPCA对NSCT系数进行处理,并在KPCA重构时依据各类噪声的特性选取合适的主成分;最后用处理过的系数进行逆变换得到去噪图像。实验结果表明,本文方法抑制了高光谱遥感图像中的噪声干扰,较完整地保留了原始数据的有效信息。
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页码:533 / 544
页数:12
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