基于异常检测与光谱归一化的LANDSAT-5 TM图像散粒噪声去除算法

本文主要探讨了针对LANDSAT-5 TM多光谱图像中存在的散粒噪声问题的研究方法。散粒噪声，也称为“shot noise”，是由于传感器或信号采集过程中随机电子发射导致的图像质量问题，对于多光谱遥感图像的分析和应用产生了负面影响。作者刘春国针对这一问题，提出了一个结合异常检测和光谱归一化技术的处理策略。 首先，算法的核心是利用RX算子进行异常检测。RX算子是一种用于识别图像中非均匀性、缺陷和异常的有效工具，通过计算像元间的差异，能够检测到光谱强度的显著偏离。在LANDSAT-5 TM图像中，散粒噪声表现为强烈的光谱异常，因此RX算子能有效地定位这些异常像素。 接着，算法根据异常像素的分布统计特性来进一步确认哪些像素包含散粒噪声。这一步骤通过分析异常像素的数量、位置和强度等特征，形成一个判断标准，以便于区分真正的噪声和可能的噪声。 然后，算法以含有散粒噪声的像素为中心，通过邻域内各光谱分量的光谱归一化分值来进行噪声波段的确定。光谱归一化是将图像中的每个像素与其他像素的光谱值进行比较，确保在同一波段内，像素的辐射强度与周围环境保持相对一致。这种方法有助于识别出散粒噪声所特有的强烈波动。 最后，算法利用邻域内具有最相似光谱的像素来替换散粒噪声所在的像素分量，从而达到去除噪声的目的。这种基于相似度的替换方法可以有效减少噪声对图像细节的干扰，提高图像的质量和可用性。 实验结果显示，这个基于异常探测和光谱归一化的算法在实际应用中表现出良好的效果，能够有效地去除TM图像中的散粒噪声，这对于后续的图像分析和机器学习任务具有重要意义。这项研究提供了一种有效的图像处理技术，对于改善多光谱遥感数据的可靠性具有较高的实用价值。