【摘 要】
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在基于小波变换的图像去噪中，广义交叉验证算法利用统计方式能够获得对小波去噪阈值的最优估计，因此得到广泛应用。但是广义交叉验证具有较高计算复杂度，对图幅较大的高空间分辨率遥感图像，计算去噪阈值所消耗的时间较长。提出一种基于感兴趣区与快速广义交叉验证的高分辨率遥感图像去噪算法。新算法利用形状自适应整数小波变换来提取图像感兴趣区，通过快速广义交叉验证计算高分辨率遥感图像感兴趣区域的小波去噪阈值，最后利用软阈值算法完成感兴趣区去噪。实验表明，新算法不仅能够实现遥感图像感兴趣区域的优先去噪，而且有效降低了广义交叉验
【机 构】
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北京师范大学信息科学与技术学院，北京100875北京师范大学遥感科学国家重点实验室，北京100875
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在基于小波变换的图像去噪中，广义交叉验证算法利用统计方式能够获得对小波去噪阈值的最优估计，因此得到广泛应用。但是广义交叉验证具有较高计算复杂度，对图幅较大的高空间分辨率遥感图像，计算去噪阈值所消耗的时间较长。提出一种基于感兴趣区与快速广义交叉验证的高分辨率遥感图像去噪算法。新算法利用形状自适应整数小波变换来提取图像感兴趣区，通过快速广义交叉验证计算高分辨率遥感图像感兴趣区域的小波去噪阈值，最后利用软阈值算法完成感兴趣区去噪。实验表明，新算法不仅能够实现遥感图像感兴趣区域的优先去噪，而且有效降低了广义交叉验证的计算复杂度，对今后的高空间分辨率遥感图像去噪具有一定价值。
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