采用灰度分割的自适应矩匹配条带噪声去除方法

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采用灰度分割的自适应矩匹配条带噪声去除方法

张炳先, 王密, 潘俊

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2012 > 37(12): 1464-1467

张炳先, 王密, 潘俊. 采用灰度分割的自适应矩匹配条带噪声去除方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(12): 1464-1467.

引用本文:

张炳先, 王密, 潘俊. 采用灰度分割的自适应矩匹配条带噪声去除方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(12): 1464-1467.

ZHANG Bingxian, WANG Mi, PAN Jun. Destriping Panchromatic Imagery Using Self-adaptive Moment Match[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(12): 1464-1467.

Citation:

ZHANG Bingxian, WANG Mi, PAN Jun. Destriping Panchromatic Imagery Using Self-adaptive Moment Match[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(12): 1464-1467.

采用灰度分割的自适应矩匹配条带噪声去除方法

武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079

基金项目: 国家973计划资助项目(2012CB719901);;国家自然科学基金资助项目(40901210)

作者简介:
张炳先，博士生，研究方向为遥感影像处理与分析。

中图分类号: P237.3

Destriping Panchromatic Imagery Using Self-adaptive Moment Match

¹ State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing, Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China

Funds: 国家973计划资助项目(2012CB719901);;国家自然科学基金资助项目(40901210)

摘要: 针对国产卫星全色影像中的随机条带噪声现象,提出了一种采用灰度分割的自适应矩匹配条带噪声去除方法。该方法首先将不同反射特性的地物按照灰度差异进行分割处理,然后对每一个分割区域分别采用标准矩匹配进行处理,从而抑制标准矩匹配处理过程中造成的灰度畸变。选取资源1号02C-HR光学影像进行实验,结果表明,与现有的去噪方法相比,所得图像质量有较大提升。
- 光学卫星影像 /
- 条带噪声去除 /
- 灰度分割 /
- 标准矩匹配算法
Abstract: We present an improved destriping method using self-adaptive moment match after analyzing the characteristics of random strip noises appearing in panchromatic imagery.Firstly,we classify the imagery into different parts according to gray scale.Then we dealt with each part using standard moment match method.The new method will lead to less gray scale distortion than standard moment match method.Finally,high resolution panchromatic imagery acquired from ZY1-02C is adopted to test the effectiveness of our proposal algorithm.The results show that the imagery have advantages at both denosing and fidelity.
- optical satellite imagery /
- destriping /
- gray scale segmentation /
- standard moment match algorithm

[1]	王密, 项韶, 肖晶. 面向任务的高分辨率光学卫星遥感影像智能压缩方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2022, 47(8): 1213-1219. doi: 10.13203/j.whugis20220153
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[7]	闫利, 马振玲, 王琼洁, 王奕丹. 利用空三定位网进行光学卫星影像几何定位 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(7): 938-942. doi: 10.13203/j.whugis20140694
[8]	康一飞, 王树根, 韩飞飞, 孙明伟. 资源一号02C影像条带噪声去除的改进矩匹配方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(12): 1582-1587. doi: 10.13203/j.whugis20150717
[9]	郭际明, 黄长军, 喻小东, 聂智平. 利用BEMD-自适应滤波去除SAR干涉图噪声 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(4): 422-427. doi: 10.13203/j.whugis20120013
[10]	田力, 张晓盼, 袁艳斌. 交互式遥感影像分割算法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(4): 406-410. doi: 10.13203/j.whugis20120362
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[18]	李旭东. 基于图像灰度平均值的数字水印算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(6): 556-559.
[19]	周松涛, 宣家斌. 基于景物灰度分布特征的影像恢复技术 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1999, 24(3): 230-234,239.
[20]	甘信铮, 孙家抦. 南极卫星影像条带噪声的消除 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1994, 19(4): 332-334.

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采用灰度分割的自适应矩匹配条带噪声去除方法

武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079

基金项目: 国家973计划资助项目(2012CB719901);;国家自然科学基金资助项目(40901210)

作者简介:
张炳先，博士生，研究方向为遥感影像处理与分析。

收稿日期: 2012-09-27
刊出日期: 2012-12-05

中图分类号: P237.3

关键词:

光学卫星影像 /

条带噪声去除 /

标准矩匹配算法

摘要: 针对国产卫星全色影像中的随机条带噪声现象,提出了一种采用灰度分割的自适应矩匹配条带噪声去除方法。该方法首先将不同反射特性的地物按照灰度差异进行分割处理,然后对每一个分割区域分别采用标准矩匹配进行处理,从而抑制标准矩匹配处理过程中造成的灰度畸变。选取资源1号02C-HR光学影像进行实验,结果表明,与现有的去噪方法相比,所得图像质量有较大提升。

English Abstract

张炳先, 王密, 潘俊. 采用灰度分割的自适应矩匹配条带噪声去除方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(12): 1464-1467.

引用本文:

张炳先, 王密, 潘俊. 采用灰度分割的自适应矩匹配条带噪声去除方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(12): 1464-1467.

ZHANG Bingxian, WANG Mi, PAN Jun. Destriping Panchromatic Imagery Using Self-adaptive Moment Match[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(12): 1464-1467.

Citation:

ZHANG Bingxian, WANG Mi, PAN Jun. Destriping Panchromatic Imagery Using Self-adaptive Moment Match[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(12): 1464-1467.

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