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《高光谱图像光谱域噪声去除的经验模态分解方法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第27卷第5期红外与毫米波学报Vol.27,No.52008年10月J.InfraredMillim.WavesOctober,2008文章编号:1001-9014(2008)05-0378-05高光谱图像光谱域噪声去除的经验模态分解方法陈志刚,束炯(华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室,上海200062)摘要:针对高光谱图像存在的光谱域噪声提出了基于经验模态分解的光谱域滤波方法(empiricalmodedecomposi2tionbasedfilter(EMDF)).首先基于光谱曲线二阶导数给出
2、了光谱曲线噪声大小的判定,然后用EMDF方法进行逐像元滤波.在容易引入空间域噪声的光谱区间,以基于光谱导数的Savitzky2Golay滤波方法(derivativebasedsavitz2ky2Golayfilter(DSGF))进行替代,这样既抑制了空间域噪声的产生,也取得了较好的光谱域滤波效果.关键词:高光谱;光谱域;经验模态分解;二阶导数中图分类号:TP751.1文献标识码:AEMPIRICALMODEDECOMPOSITIONONREMOVINGSPECTRALNOISEINHYPERSPEC
3、TRALIMAGECHENZhi2Gang,SHUJiong(KeyLabofGIS,EducationalMinistry,EastChinaNormalUniversity,Shanghai200062,China)Abstract:Toremovethenoiseexistedinthespectralfieldofhyperspectralimages,anewfiltermethodbasedonempiricalmodedecomposition(empiricalmodedecomposi
4、tionbasedfilter,EMDF)waspresented.Firstly,thelevelofnoisewasde2terminedbasedonthesecondderivativeofspectrumcurve,andthenEMDFwasusedtofilternoisesaccordingtothenoiselevelpixelbypixel.DSGF(derivativebasedsavitzky2Golayfilter)methodwasusedinsteadofEMDFmetho
5、dinthebandfieldwherethespatialnoisewaseasilyintroduced.Bothnoisesexistedinspectralandspatialfieldswereremovedremark2ablybyusingthemethod.Keywords:hyperspectrum;spectralfield;empiricalmodedecomposition;2ndderivative也会引入不同程度的噪声.引言由此可见,在高光谱数据成像和预处理的各个高光谱遥感是
6、当前遥感的前沿技术之一.由于环节中,都可能引入不同程度的噪声,并且这些噪声具有较高的光谱分辨率,高光谱数据能为每个像元会同时体现在光谱域和空间域中.这对于高光谱在提供几乎连续的地物光谱曲线,使我们利用高光谱实际应用时,发挥本身具有的精细光谱分辨率优势[1]反演陆地细节成为可能.但高的光谱分辨率使高是很大的障碍,因此高光谱噪声的去除显得尤为重光谱遥感较普通的多光谱遥感更容易引入噪声.这要.空间域噪声去除技术在多光谱遥感预处理过程是由于高光谱传感器属于高精密仪器,仪器的材料、中已经取得了较好的应用效果.像多
7、光谱各种滤波抖动和内部电路、外部电磁波或者电源传入系统时算子和小波变换,傅立叶变换等滤波算法,同样也适都会引起噪声;在没有光照的情况下,仪器本身具有用于高光谱的空间域滤波,但光谱域滤波研究相对暗电流;在大气校正和地面反射率反演过程中,高的较少.Boardman针对这个问题提出了EFFORT(Em2光谱分辨率虽然可以探测更精细的大气吸收状况,piricalFlatFieldOptimalReflectanceTransformation)[2]也正说明了大气吸收对高光谱数据质量有更大的影方法;Jensen
8、认为反射率转换后光谱中会存在相响;反射率反演过程中,由于高光谱成像时自然光照当大的噪声,并采用一种SSE(SingleSpectrumEn2[3]条件、地面地形、混合像元等问题,各种算法的选择hancement)线性校正方法,将转换后反射率光谱收稿日期:2007210221,修回日期:2008206218Receiveddate:2007210221,reviseddate:2008206218基金项目:国家自然科学基金资助项目(40671
