联合空间-光谱低秩正则化:高光谱图像降噪新方法

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"高光谱图像降噪的联合空间和光谱低秩正则化技术是一种在高光谱成像处理中的活跃研究主题,旨在通过减少噪声来提升目标检测和分类的性能。该方法基于假设,即观测信号中的无噪声成分可能存在于潜在的低维结构中,而噪声成分不具备这一特性。本文提出了一种新的高光谱图像降噪方法,不仅考虑了传统意义上的光谱域上的低秩特性,还利用了空间域上的非局部低秩特性。 高光谱图像(HSI)具有丰富的光谱信息,但往往受到各种噪声的干扰,如传感器噪声、大气散射等,这会影响后续的分析和应用。因此,HSI降噪是图像处理领域的一个关键问题。传统的降噪方法如均值滤波、中值滤波等可能无法有效保留图像的细节和边缘信息。低秩正则化方法因其能够捕捉数据的内在结构,近年来在图像处理中得到了广泛应用。 本文提出的联合空间和光谱低秩正则化方法,首先假设高光谱图像在光谱维度上存在低秩特性,即不同像素间可能存在相似的光谱特征,这些特征可以通过低秩表示来概括。同时,图像在空间维度上也具有非局部相似性,即远距离的像素可能共享类似的结构。通过结合这两个特性,该方法能够更精确地识别并去除噪声,同时保持图像的重要信息。 具体实现过程中,该方法可能采用核矩阵分解或稀疏表示等技术来挖掘低秩结构。非局部相似性的引入可能涉及到自相似块匹配,通过寻找图像中相似的像素块,并利用这些块的平均或加权平均来估计噪声,从而达到降噪的目的。此外,优化算法可能被用来平衡低秩正则化项与数据拟合项之间的权重,以确保降噪效果的同时,尽可能保留图像的原始信息。 实验部分通常会对比不同的降噪方法,例如传统的傅立叶域滤波、基于稀疏表示的方法以及其他低秩方法,以证明所提方法在保持图像细节、边缘清晰度和光谱信息完整性方面的优势。此外,通过目标检测和分类等下游任务的性能评估,进一步验证降噪方法的有效性。 这篇研究论文提出了一个创新的高光谱图像降噪策略,通过结合空间和光谱域的低秩正则化,有望在高光谱图像处理领域取得显著的性能提升,对于遥感、环境监测、军事侦察等应用具有重要的实际意义。"