基于空谱加权TV的高光谱图像低秩恢复研究

发布时间：2020-03-19 02:43

【摘要】：目前,具有丰富空间、辐射和光谱三重信息的高光谱图像在环境监测、精准农业,矿物识别、军事监视等领域中得到了广泛的应用。但高光谱图像在获取、传输过程中,往往受到各种因素影响,导致图像模糊、含有噪声等,从而严重影响了后续的高光谱图像分类、目标识别等。本文主要研究基于空谱加权全变差的高光谱图像低秩恢复问题,这对图像恢复理论和方法研究具有重要的理论意义和应用价值。论文主要工作如下:(1)提出了一种局部空间邻域加权的空谱全变差(Total Variation,TV)正则的高光谱图像低秩恢复模型。首先,针对高光谱图像的空间结构和光谱相关性,提出了一种耦合空谱TV和低秩先验正则化的高光谱图像恢复模型。其次,考虑到高光谱图像的空间结构相关性,对空谱TV进行改进,提出了一种新的局部空间邻域加权的空谱TV正则化模型。最后,针对模型的求解,提出了基于交替方向乘子法的快速求解算法,并通过数值试验分析了参数选择范围以及算法稳定性。实验表明本文提出的方法在去除混合噪声同时能较好的保持图像中的空间结构信息以及光谱信息。(2)提出了一种基于加权空谱TV的非凸低秩松弛的高光谱图像恢复模型。针对本文前一个模型中的低秩正则项导致的数值求解不稳定情况,引入矩阵的γ范数以更好地逼近模型中的矩阵低秩先验正则项,进而提出了新的非凸低秩松弛正则化高光谱图像恢复模型,并利用非凸函数的交替方向乘子法的模型进行求解。通过大量的数据实验,验证了所提方法能有效去除混合噪声,同时具有较好的鲁棒性和稳定性。
【图文】：

高光谱,三维数据

续且细分的光谱波段对目标区域同时成像。高光谱图像的最大特点是将成像技术与逡逑光谱探测技术结合，在获得地表图像信息的同时，也获得其光谱信息，具有“图谱逡逑合一”的特性（图１．１）。具体而言，高光谱遥感图像可视为是由被测物空间信息特征逡逑的二维图像，以及每一像元光谱曲线特征的一维光谱信息所组成的三维数据立方逡逑体（图１．２）。地物对各个波段光的反射率决定着相应波段二维图像的像素值，同一地逡逑物在不同波段所成的像具有空间的相似和结构性。像元光谱曲线反映了地物固有的逡逑反射、折射等特性，连续波段间成像导致了高光谱图像具有较强的光谱相关性。充逡逑分挖掘高光谱图像的空间结构和光谱相关性，目前高光谱图像去噪、超分辨、修逡逑补、分类等处理中的重点研宄问题之一。逡逑图１上高光谱三维数据图逡逑高光谱图像技术所造成的影响以及内在不可估量的潜力，，不但在遥感界中广泛逡逑应用，而且引起了其它领域的极大关注，在军事作战、大气监测、考古发现、森林逡逑火灾检测、地质勘探等多个领域都有广泛的应用Ｗ。然而，由于在不同谱带之间存在逡逑着非线性响应的关系

高光谱图像,高光谱图像

续且细分的光谱波段对目标区域同时成像。高光谱图像的最大特点是将成像技术与逡逑光谱探测技术结合，在获得地表图像信息的同时，也获得其光谱信息，具有“图谱逡逑合一”的特性（图１．１）。具体而言，高光谱遥感图像可视为是由被测物空间信息特征逡逑的二维图像，以及每一像元光谱曲线特征的一维光谱信息所组成的三维数据立方逡逑体（图１．２）。地物对各个波段光的反射率决定着相应波段二维图像的像素值，同一地逡逑物在不同波段所成的像具有空间的相似和结构性。像元光谱曲线反映了地物固有的逡逑反射、折射等特性，连续波段间成像导致了高光谱图像具有较强的光谱相关性。充逡逑分挖掘高光谱图像的空间结构和光谱相关性，目前高光谱图像去噪、超分辨、修逡逑补、分类等处理中的重点研宄问题之一。逡逑图１上高光谱三维数据图逡逑高光谱图像技术所造成的影响以及内在不可估量的潜力，不但在遥感界中广泛逡逑应用，而且引起了其它领域的极大关注，在军事作战、大气监测、考古发现、森林逡逑火灾检测、地质勘探等多个领域都有广泛的应用Ｗ。然而，由于在不同谱带之间存在逡逑着非线性响应的关系
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP751

【参考文献】