【摘 要】
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高光谱图像在获取过程中常受到多种噪声的干扰,如高斯噪声、脉冲噪声、条纹噪声等,为确保后续应用的顺利进行,提出了一种基于加权Schatten范数低秩表示的高光谱图像恢复方法
【机 构】
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暨南大学深圳旅游学院,西北农林科技大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61401368);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(No.11617367);暨南大学高水平大学建设(深圳校区)重点培育研究项目资助
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高光谱图像在获取过程中常受到多种噪声的干扰,如高斯噪声、脉冲噪声、条纹噪声等,为确保后续应用的顺利进行,提出了一种基于加权Schatten范数低秩表示的高光谱图像恢复方法。该方法引入低秩表示模型恢复高光谱数据,采用加权Schatten范数代替核函数,更精确地逼近秩函数;并选用初步无噪图像作为低秩表示的字典,进一步提高了模型对图像的恢复能力。另外,引入拉普拉斯正则项刻画数据内部的几何结构,能保持图像的细节。模拟和实际高光谱数据的实验结果表明,较多种相关的方法在视觉效果和量化指标值都有很大地改进。与经典的基于
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