基于MATLAB的高光谱图像MNF变换噪声抑制与特征提取系统

资 源 简 介

本项目实现高光谱图像的最小噪声分离(MNF)变换，支持噪声协方差估计、MNF变换及波段重要性排序，有效提升图像质量与特征提取效率。适用于遥感图像处理与数据分析。

详 情 说 明

基于最小噪声分离变换的高光谱图像噪声抑制与特征提取系统

项目介绍

本项目实现了高光谱图像的最小噪声分离（MNF）变换完整处理流程。MNF变换是一种基于图像统计特征的高效数据压缩与噪声分离技术，能够有效提升高光谱图像的信噪比，同时保留重要的光谱特征。系统通过噪声协方差矩阵估计和特征值分解，实现对高光谱数据的智能降噪与特征提取，为后续的分类、识别等应用提供高质量的数据基础。

功能特性

• 高光谱数据预处理：支持.mat和.envi格式数据输入，自动进行数据验证与标准化处理
• 噪声协方差估计：采用局部窗口统计方法精确估计噪声特性
• MNF变换核心算法：实现信号与噪声的有效分离，生成按信噪比降序排列的特征波段
• 智能波段选择：基于特征值分析自动确定最佳保留波段数量
• 数据重构与评估：提供噪声抑制后的数据重构功能，并生成信噪比改善量化报告
• 可视化分析：提供变换前后图像质量对比、特征值分布等可视化结果

使用方法

1. 数据准备：将高光谱数据立方体（空间维度×光谱波段数）保存为.mat或.envi格式
2. 参数设置：根据需要调整噪声估计窗口大小和保留波段数量阈值
3. 执行处理：运行主程序，系统将自动完成整个MNF变换流程
4. 结果分析：查看生成的变换结果、特征值分布图和信噪比改善报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：图像处理工具箱、统计和机器学习工具箱
• 内存要求：建议8GB以上，具体取决于高光谱数据尺寸
• 存储空间：至少保留原始数据3倍以上的空闲存储空间

文件说明

主程序文件整合了完整的MNF变换处理流程，包含数据加载与验证、噪声特性估计、变换矩阵计算、特征波段排序、数据重构与质量评估等核心功能模块，通过参数配置可实现从原始高光谱数据输入到最终噪声抑制结果输出的全自动处理。