【图像去噪】基于ADMM遥感影像条带噪声去除优化模型（含MSE PSNR）附Matlab代码

原创于 2025-10-15 18:33:16 发布 · 710 阅读

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🔥 内容介绍

在当今科技飞速发展的时代，遥感影像如同地球的 “千里眼”，广泛应用于城市规划、农业监测、环境保护、灾害预警等多个领域，为我们了解地球表面的变化和特征提供了不可或缺的数据支持。在城市规划中，高精度的遥感影像能清晰呈现城市土地利用现状，助力规划者合理布局建设用地、绿地与水体，还能通过对比不同时期影像，精准分析土地利用变化，为规划调整提供有力依据。就像在分析北京城市扩张时，通过多时相遥感影像，能直观看到过去几十年间城市建成区面积的增长情况以及新开发区的分布。在农业领域，遥感影像可用于监测农作物种植面积、生长状况与病虫害情况，帮助农民及时采取措施，保障粮食产量。例如，利用高分辨率影像可以准确识别不同农作物的种类和种植范围，为精准农业提供数据基础。

然而，遥感影像在获取和传输过程中，常常受到各种噪声的干扰，其中条带噪声尤为棘手。条带噪声的存在，严重降低了遥感影像的质量，使原本清晰的地物特征变得模糊不清，就像为影像蒙上了一层 “面纱”，极大地影响了后续的分析和应用精度。在对森林资源进行监测时，条带噪声可能会干扰对森林覆盖范围和植被类型的准确判断，导致森林资源评估出现偏差；在城市建筑监测中，条带噪声可能使建筑物的轮廓变得不清晰，影响对城市建设规模和布局的分析。

条带噪声的产生原因复杂多样。一方面，传感器自身的特性是导致条带噪声的重要因素之一。例如，多光谱遥感传感器的不同波段探测器对相同辐射强度的响应存在差异，这种响应不均匀性会在图像上形成横向或纵向的条纹。卫星或航空器平台的姿态变化、扫描系统的机械振动等，也可能导致图像出现条纹状畸变。另一方面，数据采集和传输过程中的干扰同样不可忽视，电磁干扰、信号丢失与恢复误差等，都可能在影像中引入条带噪声。

传统去噪方法的 “短板”

面对条带噪声这一棘手问题，传统的去噪方法曾被寄予厚望，其中均值滤波和中值滤波是较为常用的手段。均值滤波是一种简单的线性滤波方法，它通过计算邻域像素的平均值来替换中心像素的值。比如在一个 3×3 的邻域窗口中，将窗口内 9 个像素的灰度值相加后取平均，再用这个平均值替换中心像素的灰度值，以此来达到去除噪声的目的。中值滤波则属于非线性滤波方法，它将邻域内的像素值按照灰度大小进行排序，然后取中间值作为中心像素的新值。假设在一个 5×5 的邻域中，将 25 个像素的灰度值从小到大排列，取第 13 个像素的灰度值作为中心像素的输出值。

然而，在实际应用中，这些传统方法在去除遥感影像条带噪声时暴露出了明显的局限性。均值滤波在处理条带噪声时，由于其对邻域内所有像素一视同仁，在降低噪声的同时，也会将图像中的高频细节信息平滑掉，从而导致图像变得模糊。就像在一幅含有条带噪声的城市遥感影像中，均值滤波可能会使原本清晰的建筑物边缘变得模糊不清，难以准确分辨建筑物的轮廓和结构。中值滤波虽然在一定程度上能够保护图像的边缘信息，对椒盐噪声等有较好的抑制效果，但对于条带噪声这种具有一定方向性和结构性的噪声，其去除效果并不理想。当条带噪声的宽度和强度变化较大时，中值滤波可能无法完全去除噪声，还会在图像中留下一些残留的条纹痕迹，影响图像的视觉效果和后续分析。

基于变换的去噪方法，如傅里叶变换、小波变换等，也在遥感影像去噪领域得到了应用。傅里叶变换通过将图像从空间域转换到频率域，利用噪声和图像信号在频率上的差异，通过滤波操作去除噪声。但这种方法对于复杂的条带噪声，尤其是噪声频率与图像有用信号频率相互重叠的情况，很难准确地分离噪声和信号，容易造成图像信息的丢失。小波变换则是将图像分解为不同频率的子带，对高频子带中的噪声进行抑制。然而，对于具有复杂结构和多样特性的条带噪声，小波变换可能无法完全捕捉到噪声的特征，导致去噪效果不佳，在一些高分辨率遥感影像中，条带噪声经过小波变换去噪后，仍会残留一些细小的条纹，影响对图像细节的分析。