基于低秩字典学习的高光谱遥感图像去噪

发布时间：2017-06-25 14:01

  本文关键词：基于低秩字典学习的高光谱遥感图像去噪，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对高光谱遥感图像(Hyperspectral Image,HSI)去噪问题,提出了基于非局部低秩字典学习的图像去噪算法。该算法利用高光谱遥感图像各波段之间的强相关性,结合图像非局部自相似性和局部稀疏性提高去噪性能。首先,结合各波段图像的强相关性、非局部自相似性和局部稀疏性建立非局部低秩字典学习模型,然后,利用迭代法求解该模型得到冗余字典和稀疏表示系数,最后,利用冗余字典和稀疏表示系数复原图像。相比较现有先进的算法,由于充分利用了高光谱图像各波段的强相关性这一内在特征,使得该算法能够很好地保持高光谱遥感图像的细节信息,达到了预期效果。
【作者单位】： 河北经贸大学计算机中心;河北经贸大学信息技术学院;燕山大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 图像去噪 高光谱 遥感图像 低秩 字典学习
【基金】：河北省高等学校科学技术研究项目(QN20131136)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 1引言高光谱遥感图像(HSI)通常是指光谱分辨率在10-2λ(其中,λ表示波长)数量级范围内的一组光谱图像,一般包括几十个甚至数百个光谱波段。高光谱遥感图像拥有更多的窄波段成像,提供了更为丰富的地物信息,特别是在可见光到近红外区域中达到了纳米级的光谱分辨率,因此受到各国

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  本文关键词：基于低秩字典学习的高光谱遥感图像去噪，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：482316