1. 研究目的与意义
高光谱遥感图像在获取和传输的过程中，由于大气，传感器精度等各种因素的干扰影响，获取的高光谱图像可能会带有严重的噪声。在研究过程中采集的图像是进行数据处理的第一步，是所有实验的基础，噪声的存在不仅会降低图像的质量，而且还会对高光谱图像的后续处理带来更大的困难，因此如何在获得高光谱遥感图像数据之后有效去除条带噪声，获得较高的图像质量，并为后续处理，如高光谱解混，分类，分割，目标识别等提供强有力的支持，具有非常重要的意义。而在目前的实验室检测当中，利用高光谱成像技术拍摄出来的图像上同样存在着条纹，这些条纹也同样严重影响分析结果的可靠性。目前还不确定看到的条纹是目标自身的差异还是系统造成的条纹。因此研究条带噪声出现是否是由于系统造成的，这样的条带噪声是否有规律可循是此次研究的主要目的。
2. 国内外研究现状分析
目前国内外的研究人员主要致力于消除条带噪声。
常见的方法可大致分为以下几类：基于滤波的方法，基于统计的方法，基于子空间的方法以及其他方法。
基于滤波的方法一般通过构造滤波器来达到滤除噪声的目的，常见的方法有低通滤波方法，有限脉冲响应滤波方法。
3. 研究的基本内容与计划
研究内容：
在推扫式的光谱成像系统中，产生的图像会出现一种特殊的系统误差，它会出现一条一条的条纹状的噪声，这样的条纹噪声在许多发表的光谱分析的论文中都已被发现。在分析新鲜度的指标的图像中，在测定某物含水率的图像中，或者是测量叶绿素含量的高低的图像中，都会发现这种条纹状的噪声，因此我们猜测这种噪声的出现是这个成像系统，这种成像方式带来的缺陷。如果条带噪声的出现不是由于系统造成的，那么在没有光源进来的时候所拍到的图片应该是一块均匀的黑板，没有杂质。为了验证噪声的出现是由于系统造成的，我们决定将镜头遮住，拍摄没有光源进来的图片（采集暗噪），观察图片，图片出现了噪声，那么就说明了这样的噪声是由于系统本身的缺陷造成的，这样的噪声（暗噪）完全反映了传感器在黑暗的状态下自身的噪声产生的条纹的形状。
确定噪声出现的原因后，再对条纹进行分析，来验证这样的条纹缺陷是否是稳定的，是否可以重现。
4. 研究创新点
在已有的研究结果中，多是遥感技术图像杂质出现原因的分析研究以及矫正，对于室内高光谱成像系统噪声出现的原因仍然是片空白，没有人对此进行过研究，同时，室内高光谱成像技术的噪声的出现是否是有规律的也同样需要我们进行探究。
