计算机科学››2024,第51卷››问题(5): 151-161.数字对象标识:10.11896/jsjkx.230200044

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基于双光滑函数秩逼近和群稀疏的高光谱图像恢复模型

姜斌、叶军、张丽红、司维娜  

  1. 南京邮电大学理学院,南京210023
  • 收到:2023-02-28 修订过的:2023-07-06 在线:2024-05-15 出版:2024-05-08
  • 关于作者:姜斌,1998年生,研究生。他的主要研究兴趣包括模式识别、遥感图像处理和机器学习。
    叶军,1981年生,博士,副教授。他的主要兴趣包括模式识别、机器学习和图像处理。
  • 支持单位:
    国家自然科学基金(61971234)和南京邮电大学校内基金(NY220209)。

摘要:高光谱图像(HSI)具有良好的光谱识别能力,广泛应用于各个领域。然而,HSI在成像过程中容易受到混合噪声污染,这将严重削弱后续任务的准确性,如何高质量地恢复HSI是首先需要解决的问题。目前,基于低阶先验和全变分正则化相结合的HSI去噪方法取得了良好的性能。这些方法一方面忽略了高强度条纹噪声在空间结构和频谱分布上的特征,使得噪声无法完全去除,另一方面也没有考虑HSI差分图像的低秩子空间信息,那么就无法探索潜在的局部空间平滑结构。为了解决这些问题,提出了一种基于双光滑函数秩逼近和群稀疏的HSI恢复模型。首先,利用双光滑函数秩近似模型研究了干净HSI和条纹噪声的低秩结构,可以去除结构条纹噪声等高强度混合噪声。其次,将基于E3DTV的群稀疏正则化方法集成到双光滑函数秩近似模型中,可以充分利用HSI差分图像的稀疏先验信息,进一步提高图像的空间恢复和光谱特征保持性能。最后,设计了一种交替方向乘法器方法(ADMM)来求解所提出的BSRAGS模型。仿真和实际数据实验表明,该模型能有效提高图像恢复质量。

关键词: 高光谱图像, 平滑功能, 组稀疏, 低水位限制, 条纹噪音, E3DTV电视

CLC编号:

  • TP751型
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