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[IEEE 2018国际通信与信号处理会议（ICCSP）- 金奈（2018年4月3日至2018年4月5日）] 2018年国际通信与信号处理会议（ICCSP）- 基于总变分和最小二乘法的高光谱图像去噪方法比较分析

DOI：10.1109/ICCSP.2018.8524265 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 具有高光谱分辨率的高光谱图像（HSI）常因噪声累积而退化。因此，图像去噪是提升后续处理（如图像分类、解混等）精度的关键预处理技术。本文对比了光谱域最小二乘（LS）加权正则化与空间域最小二乘及全变分（TV）去噪方法，通过真实高光谱图像数据集和噪声模拟数据集进行实验验证。结果表明：光谱LS方法能良好保持图像对比度与边缘信息；空间LS方法的图像对比度存在波动，TV方法则会丢失边缘信息。实验数据显示，在视觉可解释性、信噪比（SNR）和结构相似性（SSIM）指标方面，光谱LS均优于其他两种技术。
作者： Naveen Varghese Jacob，Sowmya V，K P Soman
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为了比较高光谱图像去噪中频域最小二乘（LS）加权正则化方法与空间域最小二乘及全变分（TV）去噪技术。

研究成果

光谱最小二乘去噪在保持图像对比度和边缘方面优于空间LS和TV去噪，具有更高的信噪比和结构相似性指数。光谱域去噪效率更高，基于噪声水平对波段进行分组可优化处理过程。未来工作应将去噪后的波段整合到分类与解混任务中以提高精度。

研究不足

控制参数λ基于光谱最小二乘法固定，该方法可能不适用于空间最小二乘法和全变分方法，从而导致这些情况下性能欠佳。本研究使用特定数据集和噪声类型（高斯噪声），可能限制其对其他类型噪声或图像的普适性。通过仅对含噪波段进行去噪提高了计算效率，但IBBC方法的波段选择准确性可能构成约束。视觉解译具有主观性且可能因观察者而异。

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