[发明专利]高光谱图像条带噪声去噪方法

权利要求书

1.一种高光谱图像条带噪声去噪方法，其特征在于，包括：

步骤1，选取待处理图像及两幅参考图像，其中，所述两幅参考图像的噪声小于所述待处理图像的噪声，且所述两幅参考图像在波段范围上分别位于所述待处理图像的波段两侧；

步骤2，对所述待处理图像和所述参考图像进行Curvelet正变换，并得到多尺度多方向上的Curvelet变换系数，所述Curvelet变换系数包括高频系数和低频系数；

步骤3，对所述两个参考图像的高频系数进行加权处理后得到第一系数，并用所述第一系数替换所述待处理图像的高频系数；

步骤4，对经过替换后的所述待处理图像的Curvelet变换系数进行Curvelet逆变换，从而得到去噪图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2包括：

步骤21，对图像进行快速离散傅立叶变换，从而得到二维频域数据；

步骤22，对所述二维频域数据进行离散插值，从而得到多尺度频域采样值；

步骤23，用径向窗函数和角度窗函数与所述多尺度频域采样值相乘获取多尺度多方向频域数据；

步骤24，对所述多尺度多方向频域数据进行傅立叶逆变换，从而得到所述Curvelet变换系数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤1中，所述待处理图像及两幅参考图像的大小满足2n，其中n为正整数，以满足曲波变换的需要。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤3之前还包括：根据高光谱图像的谱间相关性计算所述两个参考图像的权系数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3根据下式计算所述第一系数：

Cl,k(i)=λN-λiλN-λ0Cl,k(0)+λi-λoλN-λoCl,k(N)]]>

其中，

λ_i为待处理波段i的波长，λ_N和λ₀分别为参考波段I_N和I₀的波长；

为参考波段I₀位于第l行与第k列的像素点的curvelet系数；

为参考波段I_N位于第l行与第k列的像素点的curvelet系数；

为第一系数，即待处理波段i的第l行与第k列的像素点的curvelet系数。