一種基于魯棒低秩張量的高光譜圖像去噪方法
本發(fā)明提出了一種基于魯棒低秩張量的高光譜圖像去噪方法,包括建立高光譜圖像噪聲的數(shù)學(xué)模型, 構(gòu)造高光譜圖像魯棒低秩張量(RLRTR)去噪模型,求解 RLRTR 去噪優(yōu)化模型。本發(fā)明充分利用高光 譜圖像(HSI)的先驗(yàn)知識(shí),高光譜圖像被不同的噪聲污染,如高斯噪聲、脈沖噪聲、死像素和條帶噪 聲等。利用干凈的高光譜圖像數(shù)據(jù)具有潛在的低秩張量特性以及異常和非高斯噪聲具有稀疏性的特性, 同時(shí)分別采用核范數(shù)和 l2,1 范數(shù)來(lái)表征低秩和稀疏特性;本發(fā)明的技術(shù)
武漢大學(xué)
2021-04-14