Destriping in hyperion data based on least-square polynomial fit

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Destriping in hyperion data based on least-square polynomial fit

更新时间：2025-09-01

- Destriping in hyperion data based on least-square polynomial fit
- Issue S1, Pages: 222-223(2007)
- 作者机构：
  
  1:北京理工大学信息科学技术学院光电成像与信息工程研究所
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC：
- Published：2007
- 稿件说明：
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Destriping in hyperion data based on least-square polynomial fit[J]. 2007, (S1): 222-223.
DOI：

Destriping in hyperion data based on least-square polynomial fit[J]. 2007, (S1): 222-223. DOI：

摘要

Hyperion是目前唯一在轨的集高空间分辨力与高光谱分辨力于一体的成像光谱仪

Hyperion数据含有丰富实用的光谱信息。由于各传感器光谱响应值不一致

造成许多谱段含有大量条带噪声

严重影响Hyperion数据的解译和信息提取。介绍了常用于Hyperion数据的去除条带噪声方法

提出了采用多项式拟合的算法

并对各方法去条带效果进行比较。实验结果证明

多项式拟合算法优于其他方法

去条带效果明显

且能很好地保持原始图像特性。

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