基于非局部相似性和低秩矩阵的遥感图像高效重构方法
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更新于2024-08-31
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本文主要探讨了一种创新的遥感图像重构方法,它基于非局部相似性、低秩矩阵和最小全变分(TV)理论,利用压缩感知(CS)技术。遥感图像的特性在本研究中被充分考虑,非局部相似性反映了图像中的空间一致性,即相似区域往往在图像中重复出现;而局部平滑性则体现了像素之间的连续性;低秩矩阵模型则捕捉到图像数据的整体结构,这些特性共同构成了图像的基础特征。
算法的核心是通过一种新的联合块匹配策略,该策略结合了欧氏距离和结构相似度,提高了匹配的精确度。欧氏距离衡量的是像素间的直观距离,而结构相似度则更注重图像的整体视觉效果,这有助于减少噪声干扰,提升重构图像的质量。在实施过程中,该算法利用压缩感知的原理,通过少量采样就能恢复出完整的图像,极大地降低了存储和计算成本。
与传统的基于变换域稀疏约束或TV约束的图像重构算法相比,该方法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)等评价指标上表现出显著优势,证明了其在图像重构方面的高效性和准确性。通过大量的仿真实验,研究人员证实了新算法在实际应用中的有效性,这对于遥感图像处理领域具有重要的理论价值和实践意义,特别是在高分辨率遥感影像的恢复和处理中,可以提供更高质量的结果。
总结来说,这篇文章贡献了一种新颖的遥感图像重构技术,通过融合非局部相似性、低秩矩阵模型和压缩感知,有效提升了图像的重建质量和鲁棒性,对于遥感图像的分析和处理有着积极的影响。
2021-09-12 上传
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2015-10-20 上传
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