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发明公开
CN105260993A 基于边缘约束和自适应形态学滤波的高光谱图像条带缺失修复方法 无效 - 撤回

  • 专利标题： 基于边缘约束和自适应形态学滤波的高光谱图像条带缺失修复方法
  • 专利标题（英）： Hyperspectral image stripe missing restoring method based on edge constraint and self-adaptive morphological filter
  • 申请号： CN201510696903.2
    申请日： 2015-10-23
  • 公开(公告)号： CN105260993A
    公开(公告)日： 2016-01-20
  • 发明人: 滕艺丹 , 张晔 , 提纯利 , 陈雨时
  • 申请人： 哈尔滨工业大学
  • 申请人地址： 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号
  • 专利权人： 哈尔滨工业大学
  • 当前专利权人： 哈尔滨工业大学
  • 当前专利权人地址： 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号
  • 代理机构： 哈尔滨市松花江专利商标事务所
  • 代理商 岳泉清
  • 主分类号： G06T5/00
  • IPC分类号： G06T5/00
基于边缘约束和自适应形态学滤波的高光谱图像条带缺失修复方法
摘要：
基于边缘约束和自适应形态学滤波的高光谱图像条带缺失修复方法，属于遥感图像处理中的高光谱图像处理领域，本发明为解决现有高光谱图像的获取过程中连续谱段出现条带状缺失时无法有效恢复的问题。本发明修复方法的具体过程为：检测条带，确定高光谱图像中条带缺失的具体位置；恢复边缘，优先恢复条带缺失内的边缘信息；对每个条带缺失的受损像素生成基于边缘约束的自适应结构元素，该自适应结构元素能够保护高光谱图像信息，该结构元素大于条带缺失的宽度，以保证结构元素能够覆盖到未受损区域；自适应形态学滤波，确定最终条带缺失的受损像素的恢复值。本发明用于高光谱图像修复。
摘要（英）：

The invention discloses a hyperspectral image stripe missing restoring method based on an edge constraint and self-adaptive morphological filtering, belongs to the field of hyperspectral image processing in the remote sensing image processing, and aims to solve the problem of incapability of restoration when stripe missing occurs in continuous spectrum bands in the acquisition process of a hyperspectral image. The hyperspectral image stripe missing restoring method comprises the steps of detecting a stripe and determining a specific position of the stripe missing in the hyperspectral image; restoring the edge and preferably restoring edge information in the stripe missing; generating a self-adaptive structural element based on the edge constraint for each damaged pixel of stripe missing, the self-adaptive structural element being capable of protecting the hyperspectral image information and greater than the width of the stripe missing so as to ensure the structural element can cover an undamaged region; and performing self-adaptive morphological filtering and determining a final restoring value of the damaged pixels of the stripe mission. The invention is used for hyperspectral image restoration.

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