envi最小噪声分离

ENVI最小噪声分离（Minimum Noise Fraction，MNF）是一种用于图像处理的工具，用于判定图像数据内在的维数（即波段数），分离数据中的噪声，减少后续处理中的计算需求量。MNF本质上是两次层叠的主成分变换。第一次变换基于估计的噪声协方差矩阵，用于分离和重新调节数据中的噪声，使变换后的噪声数据只有最小的方差且没有波段间的相关。第二步是对噪声白化数据进行标准主成分变换。MNF变换具有PCA变换的性质，是一种正交变换，变换后得到的向量中的各元素互不相关。第一分量集中了大量的信息，随着维数的增加，影像质量逐渐下降，按照信噪比从大到小排列。相比于PCA变换，MNF变换克服了噪声对影像质量的影响，因为变换过程中的噪声具有单位方差且波段间不相关。因此，ENVI的最小噪声分离工具可以用于提取图像中的有效信息并减少噪声的影响。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [遥感图像处理：最小噪声分离变换（Minimum Noise Fraction Rotation，MNF Rotation）](https://blog.csdn.net/ssshyeong/article/details/128601857)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [ENVI图像增强](https://blog.csdn.net/m0_37712157/article/details/81274669)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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