基于鲁棒低秩张量恢复的高光谱图像去噪

巫勇; 刘永坚; 唐瑭; 王洪林; 郑建成

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基于鲁棒低秩张量恢复的高光谱图像去噪

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去噪是高光谱图像进一步分析的重要预处理步骤,许多去噪方法都被用于高光谱图像数据立方体的去噪。然而,传统的去噪方法对异常值和非高斯噪声很敏感。文中利用底层干净HSI的张量性质数据、异常值的稀疏性质和非高斯噪声,提出一个新的基于鲁棒低秩张量修复的模型,从而在保护HSI的同时删除离散值的全局结构和不同类型的噪声(高斯噪声、脉冲噪声、死线等)。该模型可以用非精确增广拉格朗日法求解,仿真和真实高光谱图像实验的结果表明,该方法对HSI去噪是有效的。

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来源
《计算机科学》 |2021年第s02期|303-307|共5页
作者
巫勇; 刘永坚; 唐瑭; 王洪林; 郑建成;
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作者单位

武汉理工大学计算机科学与技术学院;

武汉430010;

空军预警学院雷达士官学校;

武汉430010;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像处理方法;
关键词
高光谱图像去噪; 脉冲噪声; 高斯噪声; 低秩张量; HSI去噪;

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