期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到2篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于双平滑函数秩近似和群稀疏的高光谱图像恢复模型
1
作者 姜斌 叶军 +1 位作者 张历洪 司伟纳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第5期151-161,共11页
高光谱图像(HSI)具有良好的光谱识别能力,被广泛地应用于各种领域。然而,HSI在成像过程中易受到混合噪声的污染,会严重削弱后续任务的准确性,如何高质量地恢复HSI是需要解决的首要问题。目前,基于低秩先验和全变分正则化结合的HSI去噪... 高光谱图像(HSI)具有良好的光谱识别能力,被广泛地应用于各种领域。然而,HSI在成像过程中易受到混合噪声的污染,会严重削弱后续任务的准确性,如何高质量地恢复HSI是需要解决的首要问题。目前,基于低秩先验和全变分正则化结合的HSI去噪方法取得了较好的性能,但这些方法一方面忽略了高强度条纹噪声在空间结构和光谱分布上的特征,使得噪声无法完全去除,另一方面没有考虑HSI差分图像低秩子空间的信息,不能挖掘潜在的局部空间光滑结构。为此,提出了一种基于双平滑函数秩近似和群稀疏的HSI恢复模型。首先,利用双平滑函数秩近似模型探索干净HSI和条纹噪声的低秩结构,去除结构化条纹噪声等高强度混合噪声。其次,将基于E3DTV的群稀疏正则化融入双平滑函数秩近似模型中,充分挖掘HSI差分图像的稀疏先验信息,进一步提升图像在空间恢复和光谱特征保留方面的性能。最后,设计了交替方向乘子法(ADMM)求解所提出的BSRAGS模型。仿真和真实数据实验均表明,所提模型能够有效提高图像恢复质量。 展开更多
关键词 高光谱图像 平滑函数 群稀疏 低秩约束 条纹噪声 E3DTV
下载PDF
联合群稀疏和代表系数双向空间光谱全变分的高光谱图像去噪
2
作者 司伟纳 叶军 姜斌 《计算机科学》 2024年第12期199-208,共10页
高光谱图像去噪是遥感领域的一个基本问题,也是预处理的重要步骤。基于代表系数全变分的去噪方法在高光谱图像(HSI)去噪中有着广泛的应用。代表系数矩阵U继承了干净HSI的先验信息,能够实现全局低秩并降低计算复杂度,但由于一阶全变分的... 高光谱图像去噪是遥感领域的一个基本问题,也是预处理的重要步骤。基于代表系数全变分的去噪方法在高光谱图像(HSI)去噪中有着广泛的应用。代表系数矩阵U继承了干净HSI的先验信息,能够实现全局低秩并降低计算复杂度,但由于一阶全变分的引入,该类方法在去噪过程中产生了很强的阶梯效应并且忽略了不同波段间的共同特征,因此去噪效果很差。针对此问题,提出了一种新的联合群稀疏和代表系数双向空间光谱全变分(RCBGS)的正则化去噪模型。高阶全变分的引入缓解了阶梯效应,并在子空间的差分上引入加权l_(2,1)范数,充分挖掘不同波段除全局低秩外的共同特征,提高了HSI的内在群稀疏性和整体光滑性。最后,通过交替方向乘子法(ADMM)给出了所提方法的迭代规则,且所提方法的评价指标峰值信噪比相对于对比方法平均提升了8.79%。在模拟和真实数据集上的实验表明,所提方法在视觉质量和定量评估方面都优于相关方法。 展开更多
关键词 高光谱图像去噪 双向变分 低秩先验 阶梯效应 群稀疏
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部