检索结果-南通市图书馆

图像与信号处理 2024年第2期13卷 163-178页

作者：张阿松西华大学理学院四川成都

遥感图像在成像过程中容易受到混合噪声污染,包括高斯噪声、条纹噪声和脉冲噪声等。这些混合噪声降低了遥感图像的质量,限制了其后续应用。为了解决这一问题,首先,通过对遥感图像的梯度值进行统计分析,发现遥感图像的空间梯度值是符合... 详细信息

遥感图像在成像过程中容易受到混合噪声污染,包括高斯噪声、条纹噪声和脉冲噪声等。这些混合噪声降低了遥感图像的质量,限制了其后续应用。为了解决这一问题,首先,通过对遥感图像的梯度值进行统计分析,发现遥感图像的空间梯度值是符合重尾分布,因此,设计了关于遥感图像空间梯度值的OGS-HL正则项来去除混合噪声模型,该正则项不仅可以减少全变分带来的阶梯效应,而且还可以对图像的梯度值进行合理的稀疏表示;其次,针对条纹噪声,考虑其具有低秩性且使用核范数来约束,而稀疏噪声则具有全局稀疏分布,并且采用L1范数来约束;最后,采用交替方向乘子法和Majorization-Minimization算法来求解所提出的模型。通过与现有的算法进行比较,结果表明我们提出的算法在去除高水平混合噪声方面具有良好的效果。

关键词：遥感图像恢复超拉普拉斯先验重叠组稀疏性交替方向乘子法 Majorization-Minimization

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