基于二维经验模态分解的高光谱影像去噪方法

第4 3卷 第 1 1期 2 0 1 3年 1 1月

激光与红外 LAS ER& I NFRARED

Vo 1 . 43, No .1 1 No v e mb e r, 201 3

文章编号: 1 0 0 1— 5 0 7 8 ( 2 0 1 3 ) 1 1— 1 3 1 1 - 0 5

图像与信号处理

基于二维经验模态分解的高光谱影像去噪方法 厉祥,王文波 (武汉科技大学理学院,湖北武汉 4 3 0 0 6 5 )

要:高光谱遥感图像同时具有二维空间信息数据和一维光谱信息数据,具有图谱合一的特

点且谱间信息具有强烈的相关性,针对高光谱图像的这些特点,提出一种基于二维经验模态分解的高光谱图像降噪方法。该方法利用二维经验模态分解对各波段的高光谱图像分别进行分解,得到不同尺度的固有模态函数;根据含噪声较大的波段和含噪声较小的波段的谱间对应关系计算权系数值,对含噪声较小波段的高频固有模态函数系数进行加权求和,利用加权后的系数值代替含噪声较大的波段的高频固有模态函数系数;利用去噪后的高频系数进行重构得到去噪后的高光谱图像。实验表明,该方法能够对高光谱影像进行有效去噪,同时亦能较好地保留图像细节信息,与经典的小波去噪方法相比,使用该方法去噪后的图像具有更高的峰值信噪 比和更好的视觉效果。

关键词:高光谱图像;二维经验模态分解;加权系数法;去噪 中图分类号: T P 7 5 1 文献标识码: A DOI: 1 0 . 3 9 6 9/ j . i s s n . 1 0 0 1— 5 0 7 8 . 2 0 1 3 . 1 1 . 2 4

Hy p e r s p e c t r a l i ma g e d e n o i s i n g b a s e d o n b i d i me ns i o na l e mp i r i c a l mo d e d e c o mp o s i t i o n LI Xi a ng, W ANG We n— b o

( C o l l e g e o f S c i e n c e s, Wu h a n U n i v e r s i t y o f S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y, Wu h a n 4 3 0 0 6 5, C h i n a ) Ab s t r a c t: T h e Hy p e r s p e c t r a l i ma g e

s h a v e t h e t wo—— d i me n s i o n a l s p a t i a l i n f o r ma t i o n d a t a a n d o n e— - d i me n s i o n a l s p e c t r a l i n f o r ma t i o n d a t a, i n f o r ma t i o n b e t w e e n s p e c t r u m h a s s t r o n g c o r r e l a t i o n .Ai mi n g a t t h e c h a r a c t e r i s t i c o f h y p e r s p e c— t r a l i ma g e, a h y p e r s p e c t r a l i ma g e r y d e n o i s i n g me t h o d b a s e d o n t w o d i me n s i o n l a e mp i ic r a l mo d e d e c o mp o s i t i o n i s p r o - p o s e d . At i f r s t, e a c h b a n d o f t h e h y p e r s p e c t r a l i ma g e i s d e c o mp o s e d r e s p e c t i v e l y b y t w o d i me n s i o n l a e mp i i r c a l mo d e,

a n d d i f f e r e n t s c a l e s o f i n t r i n s i c mo d e f u n c t i o n s a r e o b t a i n e d .Ac c o r d i n g t o s p e c t r a l c o r r e l a t i o n b e t w e e n t h e b a n d s c o n - t a i n i n g s e r i o u s l y n o i s e a n d t h e b a n d s c o n t a i n i n g l o w n o i s e, t h e w e i g h t v a l u e s a r e c a l c u l a t e d, T h e h i g h f r e q u e n c y i n t i f n— s i c mo d e f u n c t i o n s c o e f f i c i e n t s o f t h e b a n d s c o n t a i n i n g l o w n o i s e a r e w e i g h t e d a n d s u mme d .T h e o

i r g i n l a i n t i r n s i c mo de f un c t i o n s c o e f ic f i e n t s o f t h e ba nd c o nt a i n i ng s e io r u s l y no i s e a r e r e p l a c e d b y t he s u m o f we i g ht e d h i g h i n t ins r i c

mo d e f u n c t i o n s c o e f f i c i e n t s o f t h e b a n d w h i c h c o n t a i n s we a k n o i s e .F i n ll a y, t h e d e n o i s e d h y p e r s p e c t r l a i ma g e s a r e a— c h i e v e d b y i n v e r s e t wo d i me n s i o n l a e mp i i r c a l mo d e d e c o mp o s i t i o n .T h e e x p e i r me n t l a r e s u l t s s h o w t h a t t h e p r o p o s e d

me t h o d c a n r e mo v e t h e n o i s e o f h y p e r s p e c t r a l i ma g e e f f e c t i v e l y a n d k e e p t h e d e t a i l w e l 1 .C o mp a i r n g w i t h t h e c l a s s i c a l w a v e l e t d e n o s i n g me t h o d, t h e d e n o i s e d i ma g e s b y t h e p r o p o s e d me t h o d h a v e a h i g h e r S NR a n d b e t t e r v i s u a l e f f e c t s .

Ke y wo r d s: h y p e s r p e c t r a l i m a g e; b i d i m e n s i o n a l e m p i i r c a l mo d e d e c o m p o s i t i o n; w e i g h t c o e f f i c i e n t m e t h o d d e n o i s i n g

1 引言

高光谱遥感影像具有很高的空间分辨率,而且 可以为图像中的每个像元提供高达数百个波段的光

谱信息,包括可见光、红外和紫外等区域。因

此,高光谱遥感图像具有图谱合一的特点,该特点使得很

基金项目:国家自然科学基金 ( N o . 4 1 0 7 1 2 7 0, 1 1 2 0 1 3 5 4 );武汉市晨光计划( N o . 2 0 1 1 5 0 4 3 1 0 9 6 )资助。 作者简介:厉祥( 1 9 9 1一),男,硕士研究生,主要研究方向为经验模态分解及应用。 收稿日期: 2 0 1 3 - 0 4 . 1 1;修订日期: 2 0 1 3 04 - . 2 8

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