【摘 要】
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随着高光谱遥感成像技术的日趋成熟,高光谱图像凭借大量可用的光谱信息而引起遥感应用的广泛关注.特别是高光谱图像高于传统遥感图像的分类和识别能力,在地物分类,目标检测,城市规划等方面具有重要意义.然而,高光谱图像数据的采集和传输不可避免地受到许多因素的影响,由此产生的噪声严重影响了图像质量,这也给高光谱图像的精细化应用带来了困难.因此,作为重要的预处理步骤,高光谱图像去噪的研究至关重要,去噪性能将影响
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随着高光谱遥感成像技术的日趋成熟,高光谱图像凭借大量可用的光谱信息而引起遥感应用的广泛关注.特别是高光谱图像高于传统遥感图像的分类和识别能力,在地物分类,目标检测,城市规划等方面具有重要意义.然而,高光谱图像数据的采集和传输不可避免地受到许多因素的影响,由此产生的噪声严重影响了图像质量,这也给高光谱图像的精细化应用带来了困难.因此,作为重要的预处理步骤,高光谱图像去噪的研究至关重要,去噪性能将影响后续处理的精度.基于此,本文聚焦于高光谱图像的低秩属性,研究去噪算法,具体地,包括以下两部分:第一部分,提出基于非凸约束低秩稀疏分解的高光谱图像去噪算法.基于高光谱图像的潜在低秩属性,通过稀疏约束和非凸罚函数从空间维和光谱维进行联合去噪.通过增广拉格朗日乘子法求解该模型.实验方面,分别通过模拟噪声实验和真实数据实验验证了非凸约束低秩稀疏分解算法的有效性.第二部分,提出基于全变分约束低秩稀疏分解的高光谱图像去噪算法.通过执行低秩约束来探索高光谱图像内在的空间-光谱相关性,并同时从被噪声污染的观察数据中恢复干净的低秩高光谱图像.为了更好地分离有用信号和噪声,将TV正则化和稀疏正则化相结合来处理噪声分量.实验结果证实了全变分约束低秩稀疏分解算法明显改善了去噪效果,在视觉和定量评估方面均优于其他方法.
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