基于稀疏与低秩矩阵逼近的高光谱图像恢复方法
- 专利权人:
- 厦门大学
- 发明人:
- 曲延云,吴伟伟,谢源
- 申请号：
- CN201610805487.X
- 公开号：
- CN106408530A
- 申请日:
- 2016.09.07
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 马应森
- 摘要：
- 基于稀疏与低秩矩阵逼近的高光谱图像恢复方法，涉及图像处理。获取受到混合噪声影响的高光谱图像序列或者对清晰的高光谱图像序列人工添加模拟的混合噪声已获得待处理高光谱数据；将多波段的高光谱图像数据分割成若干小的数据块，并将每个三维数据块拼成一个二维数据矩阵；对每个二维数据矩阵构建加权的Schatten‑p范式低秩矩阵逼近模型；利用扩展的拉格朗日乘数法求解模型得到去除混合噪声后的二维数据矩阵；将每个二维数据矩阵还原回三维高光谱数据后，就得到了去除混合噪声后的多波段高光谱图像；用迭代的方法重复上述步骤以求得到更好的恢复效果。可有效利用于遥感、地理、农业、军事等领域。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
