【摘 要】
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利用当前方法对多光谱模糊图像降噪时，未对多光谱模糊图像进行增强处理，存在图像视觉效果差、主观分数低等问题。为此，提出基于机器学习的多光谱模糊图像降噪方法。首先，利用均值滤波模板增强多光谱模糊图像色彩，同时利用高斯模板增强图像细节，将两者叠加，保证图像不受失真和光晕现象等影响，保证图像以及边界的清晰度;然后，利用核主成分分析法构建图像去噪模型，将图像坐标全部投射到特征空间中;最后，采用机器学习去噪特
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金项目（No.LH2019F046）；
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利用当前方法对多光谱模糊图像降噪时，未对多光谱模糊图像进行增强处理，存在图像视觉效果差、主观分数低等问题。为此，提出基于机器学习的多光谱模糊图像降噪方法。首先，利用均值滤波模板增强多光谱模糊图像色彩，同时利用高斯模板增强图像细节，将两者叠加，保证图像不受失真和光晕现象等影响，保证图像以及边界的清晰度;然后，利用核主成分分析法构建图像去噪模型，将图像坐标全部投射到特征空间中;最后，采用机器学习去噪特征空间中的近似噪点，实现多光谱模糊图像降噪。实验结果表明，所提方法的图像视觉效果较好，且主观得分较高。
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