Para remover o ruído misto em imagens de sensoriamento remoto, foi estabelecido um algoritmo de denoising multifractal por wavelet. Este algoritmo utiliza principalmente a análise wavelet para decomposição do sinal e a extração de características da imagem por multifractal. Ao decompor a imagem por wavelet, utiliza-se o método de limiar exponencial decrescente semi-suave para o pré-tratamento do ruído aditivo. Utilizando a teoria multifractal, identifica-se o espectro multifractal da imagem com ruído e constrói-se um operador de deslocamento <inline-formula><alternatives><math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mi>O</mi></math><graphic specific-use="big" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/1E74CAAD-8017-40ab-A244-D7E428D0C9A5-M001.jpg"?></graphic><graphic specific-use="small" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/1E74CAAD-8017-40ab-A244-D7E428D0C9A5-M001c.jpg"?></graphic></alternatives></inline-formula> para o tratamento secundário do ruído aditivo. Utilizando o gradiente direcional e uma camada de máscara 2D, obtém-se um conjunto de gradientes esparsos por multiplicação pixel a pixel para reconstruir a imagem com remoção de ruído. Por fim, calcula-se os índices de avaliação da imagem com redução de ruído e avalia-se o efeito da remoção com base na análise numérica. Os resultados experimentais mostram que, para 6 imagens com ruído adicionado aleatoriamente, a relação sinal-ruído de pico da imagem com remoção de ruído foi de 26,700 <inline-formula><alternatives><math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mi mathvariant="normal">d</mi><mi mathvariant="normal">B</mi></math><graphic specific-use="big" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/1E74CAAD-8017-40ab-A244-D7E428D0C9A5-M002.jpg"?></graphic><graphic specific-use="small" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/1E74CAAD-8017-40ab-A244-D7E428D0C9A5-M002c.jpg"?></graphic></alternatives></inline-formula>, e o índice de preservação de bordas mais alto foi 0,449. Este método pode remover efetivamente o ruído misto em imagens de sensoriamento remoto, atendendo basicamente aos requisitos de visibilidade e retenção de detalhes para a remoção de ruído misto em imagens de sensoriamento remoto.

processamento de imagem; remoção de ruído em imagens de sensoriamento remoto; multifractal; limiar semi-suave; análise wavelet