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双边加权组稀疏残差约束的面阵卫星影像去噪
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作者 万天真 潘俊 王密 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期935-944,共10页
传统的组稀疏表示模型受到噪声的影响可能无法准确估计每个影像组的稀疏性,从而导致对理想影像的复原失真。提出了双边加权的组稀疏残差约束模型,引入组稀疏残差约束,首先利用稀疏编码系数的非局部自相似性获得理想影像的组稀疏系数估计... 传统的组稀疏表示模型受到噪声的影响可能无法准确估计每个影像组的稀疏性,从而导致对理想影像的复原失真。提出了双边加权的组稀疏残差约束模型,引入组稀疏残差约束,首先利用稀疏编码系数的非局部自相似性获得理想影像的组稀疏系数估计,然后约束对应退化影像的组稀疏系数来逼近这一估计。由于面阵卫星影像噪声较为复杂,用简单加性高斯白噪声难以精确建模,将两个权重矩阵分别引入组稀疏残差约束的数据保真项和正则化项中,以表征影像和噪声的统计特性。使用模拟数据和珞珈三号01星获取的真实影像进行实验,在模拟实验中,双边加权组稀疏残差约束模型在去除加性高斯白噪声和空间异质噪声方面表现优于其他对比方法。在真实影像实验中,使用该模型去噪后的影像熵值相较于三维块匹配滤波方法、多波段加权核范数最小化方法、非局部中心化稀疏表示方法、低秩化组稀疏表示方法和三边加权稀疏编码方法,分别提升了2.03%、1.18%、1.26%、1.24%和2.10%。结果表明,双边加权组稀疏残差约束模型在保留影像边缘细节和消除真实影像噪声方面优于对比方法。 展开更多
关键词 面阵卫星影像 影像去噪 组稀疏表示 组稀疏残差约束 非局部自相似性
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