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Noise reduction of hyperspectral imagery using hybrid spatial-spectral derivative-domain wavelet shrinkage / H. Othman in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 44 n° 2 (February 2006)
[article]
Titre : Noise reduction of hyperspectral imagery using hybrid spatial-spectral derivative-domain wavelet shrinkage Type de document : Article/Communication Auteurs : H. Othman, Auteur ; S.E. Qian, Auteur Année de publication : 2006 Article en page(s) : pp 397 - 408 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification hypercube
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] image AVIRIS
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] ondelette
[Termes IGN] seuillage d'imageRésumé : (Auteur) In this paper, a new noise reduction algorithm is introduced and applied to the problem of denoising hyperspectral imagery. This algorithm resorts to the spectral derivative domain, where the noise level is elevated, and benefits from the dissimilarity of the signal regularity in the spatial and the spectral dimensions of hyperspectral images. The performance of the new algorithm is tested on two different hyperspectral datacubes : an Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) datacube that is acquired in a vegetation-dominated site and a simulated AVIRIS datacube that simulates a geological site. The new algorithm provides signal-to-noise-ratio improvement up to 84.44% and 98.35% in the first and the second datacubes, respectively. Numéro de notice : A2006-125 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2005.860982 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2005.860982 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27852
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 44 n° 2 (February 2006) . - pp 397 - 408[article]Exemplaires(1)
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