采用灰度分割的自适应矩匹配条带噪声去除方法

美国《工程索引》（EI）核心期刊
美国《剑桥科学文摘》（CSA）收录期刊
荷兰斯高帕斯数据库（Scopus）收录期刊
英国INSPEC数据库（SA）收录期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

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
[2]	杨钰琪, 陈驰, 杨必胜, 胡平波, 崔扬. 基于UAV影像密集匹配点云多层次分割的建筑物层高变化检测 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2021, 46(4): 489-496. doi: 10.13203/j.whugis20190030
[3]	赵洪臣, 周兴华, 彭聪, 刘永学, 张家发, 陈义兰. 一种去除遥感影像混合噪声的集成BM3D方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2019, 44(6): 925-932. doi: 10.13203/j.whugis20170188
[4]	朱建军, 周靖鸿, 周璀, 樊东昊. 一种新的去除遥感影像混合噪声组合滤波方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2017, 42(3): 348-354. doi: 10.13203/j.whugis20141005
[5]	徐亚明, 石娟, 安动动, 马旭东. 利用影像分割和匹配特征进行无人机影像变化检测 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2016, 41(10): 1286-1291. doi: 10.13203/j.whugis20140873
[6]	眭海刚, 陈光, 胡传文, 宋志娜. 光学遥感影像与GIS数据一体化的水体分割、配准与提取方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2016, 41(9): 1145-1150. doi: 10.13203/j.whugis20140460
[7]	李明, 李德仁, 范登科, 郭炳轩. 利用PC-SIFT的多源光学卫星影像自动配准方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(1): 64-70.
[8]	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
[9]	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
[10]	吕凤华, 舒宁, 龚龑, 郭清, 尚海兴. 基于自适应 mean shift影像分割算法的研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(7): 850-855.
[11]	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
[12]	姜湾, 沈焕锋, 曾超, 张良培, 张洪艳, 刘欣鑫. Terra MODIS数据28波段影像条带噪声去除方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(5): 526-530. doi: 10.13203/j.whugis20130006
[13]	罗志宏, 冯国灿, 成秋生. 融合变分模型与快速算法分割噪声图像 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(6): 637-641.
[14]	吴一全, 张晓杰, 吴诗婳, 纪守新. 利用高速收敛PSO或分解进行二维灰度熵图像分割 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(9): 1059-1063.
[15]	孙开敏, 李德仁, 眭海刚. 基于多尺度分割的对象级影像平滑算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(4): 423-426.
[16]	宋妍, 田玉刚, 贾小霞. 基于Zernike矩的多时相遥感影像匹配方法研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(10): 1226-1230.
[17]	李利伟, 马建文, 温奇. 双模态脉冲耦合神经网络高分辨率光学卫星影像分割 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(3): 322-325.
[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.

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 806
HTML全文浏览量: 44
PDF下载量: 691
被引次数: 0

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.

全文HTML

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

我要投稿

投稿攻略

联系我们

二维码