本发明公开的一种基于物理噪声模型的高质量光谱去噪方法,属于计算摄像学领域。本发明实现方法为:分析高光谱相机的物理成像过程,根据噪声源分析建立高光谱相机的物理噪声模型,使用统计建模的方式标定物理噪声模型参数,构建高质量仿真噪声数据集,训练高光谱去噪神经网络,能够在显著节省构建高光谱去噪数据集所用的采集图像资源,实现高效率和高精度高光谱图像去噪。本发明能够高质量地完成基于扫描的高光谱相机的高光谱图像去噪,在显著节省构建高光谱去噪数据集所用的采集图像资源,实现高效率和高精度高光谱图像去噪,提高成像质量,扩展高光谱图像的应用范围。本发明能够用于地质勘探、农业生产和生物医学等多个领域。
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