基于机器学习的多光谱模糊图像降噪方法

作者：刘玉利; **朝; 刘琳

来源：激光杂志, 2022, 43(05): 156-160.

DOI：10.14016/j.cnki.jgzz.2022.05.156

• 机器学习
• 核主成分分析
• 图像降噪
• 图像增强
• 核函数

利用当前方法对多光谱模糊图像降噪时，未对多光谱模糊图像进行增强处理，存在图像视觉效果差、主观分数低等问题。为此，提出基于机器学习的多光谱模糊图像降噪方法。首先，利用均值滤波模板增强多光谱模糊图像色彩，同时利用高斯模板增强图像细节，将两者叠加，保证图像不受失真和光晕现象等影响，保证图像以及边界的清晰度;然后，利用核主成分分析法构建图像去噪模型，将图像坐标全部投射到特征空间中;最后，采用机器学习去噪特征空间中的近似噪点，实现多光谱模糊图像降噪。实验结果表明，所提方法的图像视觉效果较好，且主观得分较高。

• 单位
  哈尔滨学院