基于加权块稀疏联合非凸低秩约束的高光谱图像去条带方法

来源 :应用光学 | 被引量 : 1次 | 上传用户：w5423112

【摘要】

：

针对高光谱图像(hyperspectral images, HSI)去条带易引起影像结构细节丢失问题,提出一种基于加权块稀疏(weighted block sparsity, WBS)正则化联合最小最大非凸惩罚(minimax concave penalty, MCP)约束的HSI去条带方法。本算法采用加权?_(2,1)范数和MCP范数对条带稀疏结构和低秩约束,?_1范数对干净图像结构保持正则化约

【作者】

：

袁宇丽吕俊瑞罗学刚

【机构】

：

内江师范学院计算机科学学院,攀枝花学院数学与计算机学院,四川旅游学院信息与工程学院,电子科技大学信息与通信工程学院

【出处】

：

应用光学

【发表日期】

：

2021年02期

【关键词】

：

加权块稀疏最小最大非凸惩罚高光谱图像条带噪声 weighted block sparsity minimax concave penalty hypersp

【基金项目】

：

四川省科技创新基金项目(2019088),四川省教育厅科研项目(18ZA0288)

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