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🔥 内容介绍
高光谱图像（HSI）因其丰富的光谱信息，在遥感、农业、医学等领域发挥着重要作用。然而，受传感器噪声、大气散射等因素影响，HSI 往往存在着不同程度的噪声污染，严重影响了图像质量和后续分析的准确性。针对这一问题，本文提出了一种基于非局部与全局信息的 HSI 去噪方法。该方法利用非局部相似性原理，在空间域上对像素进行聚类，并结合全局信息来构建去噪模型。实验结果表明，该方法在去除噪声的同时能够有效地保留图像细节，并在 PSNR、SSIM 等评价指标上取得了显著提升。
1. 概述
高光谱图像 (HSI) 是一种包含数百甚至数千个连续光谱波段的数据集，能够提供丰富的关于目标物体的光谱信息。然而，由于传感器噪声、大气散射、光照变化等因素，HSI 通常会受到不同程度的噪声污染。噪声的存在会严重影响图像质量，降低后续分析的准确性。因此，对 HSI 进行有效去噪至关重要。
现有的 HSI 去噪方法主要可以分为以下几类：
-
基于滤波的方法: 常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、维纳滤波等。这些方法通常简单易行，但对噪声的抑制能力有限，容易造成图像细节的损失。
-
基于稀疏表示的方法: 利用信号的稀疏性进行去噪，例如压缩感知、字典学习等方法。这类方法能够有效去除噪声，但需要较高的计算量。
-
基于深度学习的方法: 利用深度神经网络学习图像的特征，并进行去噪。这类方法能够取得较好的去噪效果，但需要大量的训练数据。
2. 方法介绍
本文提出一种基于非局部与全局信息的 HSI 去噪方法。该方法利用非局部相似性原理，在空间域上对像素进行聚类，并结合全局信息来构建去噪模型。
2.1 非局部相似性原理
非局部相似性原理表明，图像中具有相似纹理或结构的像素往往具有相似的噪声分布。因此，可以通过寻找图像中具有相似结构的像素来进行去噪。具体而言，对每个像素，我们可以找到其在图像中所有具有相似结构的像素，并将这些像素的平均值作为该像素的去噪结果。
2.2 全局信息
除了非局部相似性信息外，还可以利用全局信息来进一步提高去噪效果。全局信息是指图像整体的统计特征，例如图像的平均值、方差、直方图等。通过利用全局信息，可以更准确地估计噪声的分布，从而提高去噪精度。
2.3 去噪模型
基于非局部相似性原理和全局信息，本文构建了以下去噪模型：
𝑥^𝑖=∑𝑗∈𝑁𝑖𝑤𝑖𝑗𝑥𝑗∑𝑗∈𝑁𝑖𝑤𝑖𝑗x^i=∑j∈Niwij∑j∈Niwijxj
其中，𝑥𝑖xi 表示第 𝑖i 个像素的原始值，𝑥^𝑖x^i 表示其去噪后的值，𝑁𝑖Ni 表示与第 𝑖i 个像素具有相似结构的像素集合，𝑤𝑖𝑗wij 表示第 𝑗j 个像素对第 𝑖i 个像素的权重。权重 𝑤𝑖𝑗wij 可以根据像素之间的相似度和全局信息进行计算。
3. 实验结果
为了验证本文方法的有效性，我们在公开数据集上进行了实验。实验结果表明，该方法在去除噪声的同时能够有效地保留图像细节，并在 PSNR、SSIM 等评价指标上取得了显著提升。
3.1 数据集
实验采用公开数据集 AVIRIS Indian Pines 数据集，该数据集包含 220 个光谱波段，每个波段大小为 145 × 145 像素。为了模拟噪声，我们在原始图像上添加了不同程度的加性高斯白噪声。
3.2 评价指标
实验采用以下指标来评价去噪效果：
-
峰值信噪比 (PSNR)
-
结构相似度 (SSIM)
-
噪声水平 (NoiseLevel)
4. 总结
本文提出了一种基于非局部与全局信息的 HSI 去噪方法。该方法利用非局部相似性原理，在空间域上对像素进行聚类，并结合全局信息来构建去噪模型。实验结果表明，该方法能够有效去除噪声，同时保留图像细节，并在 PSNR、SSIM 等评价指标上取得了显著提升。未来，我们将继续探索更有效的高光谱图像去噪方法，以提高图像质量和后续分析的准确性。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
https://arxiv.org/pdf/1812.04243.pdf
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