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Noise estimation of hyperspectral remote sensing image based on multiple linear regression and wavelet transform

机译:基于多元线性回归和小波变换的高光谱遥感图像噪声估计

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摘要

Noise estimation of hyperspectral remote sensing image is In this paper, not only the spectral correlation removing is considered, but the spatial correlation removing by wavelet transform is considered as well. Therefore, a new method based on multiple linear regression (MLR) and wavelet transform is proposed to estimate the noise of hyperspectral remote sensing image. Numerical simulation of AVIRIS data is carried out and the real data Hyperion is also used to validate the proposed algorithm. Experimental results show that the method is more adaptive and accurate than the general MLR and the other classified methods.
机译:在本文中,高光谱遥感图像的噪声估计,不仅考虑了光谱相关除去,而且还考虑通过小波变换去除的空间相关性。因此,提出了一种基于多元线性回归(MLR)和小波变换的新方法来估计超光谱遥感图像的噪声。执行Aviris数据的数值模拟,并且实际数据Hyperion也用于验证所提出的算法。实验结果表明,该方法比通用MLR和其他分类方法更加自适应,准确。

著录项

  • 作者

    Dong Xu; Lei Sun; Jianshu Luo;

  • 作者单位
  • 年度 2013
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 por
  • 中图分类

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