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转载 高光谱图像去噪（一）

传统的逐波段的对每个灰度图像进行去噪，如基于非局部的算法、SVD、BM3D等。忽略了不同光谱波段之间的强相关性，去噪性能差。存在的问题：1）不同波段的噪声强度往往是不同的，某些波段可能会倍强噪声污染，需要在对低信噪比的波段去噪的同时保护高信噪比波段；2）噪声通常是混合存在的，如高斯噪声、条带噪声、脉冲噪声等，不同噪声的特性和分布特征也不同。结合空间和光谱信息的去噪方法：基于变换域和基于空间域两种。基于变换域：小波变换、PCA、傅里叶变换，性能依赖于变换函数的选择；基于空间域：分为滤波