【摘 要】
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遥感图像的获取、传输过程中很容易受到噪声的污染。在研究形态成分分析（MCA）稀疏分解和遥感图像修复方法的基础上，提出了基于MCA稀疏分解的自适应去噪方法和基于图像修复的去噪
【机 构】
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中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室,解放军总后建筑工程研究所,电子工程学院脉冲功率激光技术国家重点实验室
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遥感图像的获取、传输过程中很容易受到噪声的污染。在研究形态成分分析（MCA）稀疏分解和遥感图像修复方法的基础上，提出了基于MCA稀疏分解的自适应去噪方法和基于图像修复的去噪方法。通过对比其他经典去噪模型，发现前者适合自适应有效去除高斯白噪声，后者对灰度或彩色遥感图像的椒盐噪声能自适应有效去除，且能够同时去除“胡椒”噪声和“盐”噪声，无论是主观视觉效果还是客观量化评价效果都要优于常见模型。
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