Главная – Журналы – Автометрия 2020 номер 1

Предложен подход к фильтрации гиперспектральных изображений, искажённых гауссовским аддитивным шумом, основанный на использовании свойства межканальной избыточности таких изображений. Разработанный алгоритм фильтрации шума позволяет сохранить контурный и яркостный портреты объектов в отдельных компонентах гиперспектрального изображения в отличие от алгоритмов линейной покомпонентной и векторной фильтрации, а также алгоритма усреднения по набору компонент. Полученные результаты численных исследований свидетельствуют о преимуществе межканальной градиентной реконструкции в точности восстановления искажённых аддитивным шумом компонент гиперспектральных изображений. Показана эффективность предложенного подхода на примере обработки реальных гиперспектральных изображений.