一种基于光谱角与形态学优化的高光谱定位去噪方法及装置

本发明公开一种基于光谱角与形态学优化的高光谱定位去噪方法及装置，通过引入光谱角度特征以及形态学优化处理，利用BP神经网络对增强型数据集进行训练，获得特征增强BP模型SABP，采用创新的形态学处理方法对预测结果进行优化。优化后的图像进行连通组件分析，不仅基于面积进行初步筛选，还计算多维形状特征和光谱特征。通过综合评分机制，保留符合形状特征要求且光谱特性良好的目标区域，同时对保留区域进行边界平滑。通过该方法，可以有效去除远距离高光谱数据中的噪声，本发明在中低等配置的计算机上实现高光谱数据的去噪处理，具有较高的实用价值和广泛的应用潜力。