envi遥感影像条带去除原理
遥感影像条带去除是指通过一定的算法和处理，消除遥感影像中出现的条纹状噪声，保持影像的准确性和清晰度。在遥感应用中，条带噪声产生的原因通常是由于遥感传感器的性能问题、地面观测条件等因素导致的，对于遥感应用而言，这些噪声会影响到图像的真实性和可用性。因此，去除影像的条带噪声是遥感影像处理中的重要环节之一
遥感影像条带去除的原理主要有以下几个方面：
1.噪声建模：首先需要对条带噪声进行建模。噪声建模可以通过统计学方法来实现，比如统计其中一个区域内的噪声分布情况，然后对其进行分析和建模，出噪声的统计规律和特征。这样可以为后续的去除算法提供依据和基础。
2.频域滤波：频域滤波是常用的一种去除条带噪声的方法。主要思想是将影像转换到频域，利用频率的特征来进行滤波处理。其中常用的方法包括傅里叶变换、小波变换等。通过对频域图像进行滤波处理，可以抑制条带噪声的效果。
3.统计滤波：统计滤波是一种常见的图像去噪方法，它基于统计学原理对图像进行滤波处理。
常见的统计滤波方法有中值滤波、均值滤波、高斯滤波等。针对条带噪声，可以选择合适的统计滤波方法进行处理，例如中值滤波可以有效地抑制条带噪声。
4.图像增强技术：图像增强技术也可以用于去除条带噪声。例如，直方图均衡化可以通过对图像的灰度级进行重新分布来增强图像的对比度，从而达到去除条带噪声的效果。
5.空间滤波：空间滤波是根据图像空间域的像素值进行滤波处理。常见的空间滤波方法有邻域平均法、拉普拉斯算子法等。通过利用空间滤波，可以将条带噪声进行平滑处理，减小噪声对图像的影响。
综上所述，遥感影像条带去除的原理主要包括噪声建模、频域滤波、统计滤波、图像增强技术和空间滤波等方法。不同的影像条带噪声去除方法各有优势和适用场景，需要根据具体情况选择合适的方法进行处理，以达到去除条带噪声的效果。
直方图均衡化的基本原理