滤除噪声的方法有哪些，如何选择降噪方法，具有临边观测模式的高光谱成像仪有哪些，如何获取和处理高光谱数据，对应软件

1. 滤除噪声的方法主要有以下几种：
- 均值滤波：用一个固定大小的窗口对图像中的每个像素进行平均处理，可以有效地降低高斯噪声和椒盐噪声的影响。
- 中值滤波：用一个固定大小的窗口对图像中的每个像素进行中值处理，可以有效地去除椒盐噪声。
- 小波去噪：使用小波变换将信号分解成不同频率的子带，然后对每个子带进行阈值处理，去除低于噪声阈值的子带。
- 自适应滤波：根据图像中每个像素周围的灰度值进行加权平均，以提高噪声滤除的效果。

2. 选择降噪方法需要考虑以下因素：
- 噪声类型：不同类型的噪声需要使用不同的滤波方法。
- 图像质量要求：如果对图像质量要求较高，则需要使用更高级别的滤波方法，但可能会增加计算成本。
- 实时性要求：如果需要实时处理图像，则需要选择计算速度较快的滤波方法。

3. 具有临边观测模式的高光谱成像仪包括：
- 均匀边缘照明高光谱成像仪（Uniform Illumination Hyperspectral Imager，UIHI）
- 排列迭加式高光谱成像仪（Pushbroom Hyperspectral Imager，PHI）
- 圆盘式高光谱成像仪（Whirling Hyperspectral Imager，WHI）

4. 获取和处理高光谱数据的步骤包括：
- 数据采集：使用高光谱成像仪对目标进行成像，获取高光谱数据。
- 数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括校正、去噪和波段选择等。
- 数据处理：对预处理后的数据进行分析和处理，包括特征提取、分类、目标检测等。
- 数据可视化：将处理后的数据进行可视化展示，以便进一步分析和应用。

5. 相关软件包括：
- ENVI：一款常用的遥感数据处理软件，支持高光谱数据的处理和分析。
- MATLAB：提供了丰富的高光谱数据处理工具箱，可用于数据预处理、数据分析和可视化等。
- Python：提供了多个高光谱数据处理库，如Spectral和PyHAT等，可以方便地进行数据处理和分析。