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基于低秩先验非局部匹配的高光谱图像恢复
1
作者
刘春茂
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期302-312,共11页
为了实现未知退化类型条件下的图像恢复,提出了一种基于低秩先验非局部匹配的高光谱图像恢复方法。该恢复策略将结构相似性指数度量作为数据保真度项,核范数作为正则化项,从而能够使用单一算法解决延迟和信号相关的退化形式,能够处理加...
为了实现未知退化类型条件下的图像恢复,提出了一种基于低秩先验非局部匹配的高光谱图像恢复方法。该恢复策略将结构相似性指数度量作为数据保真度项,核范数作为正则化项,从而能够使用单一算法解决延迟和信号相关的退化形式,能够处理加性高斯噪声、与信号相关的泊松噪声、混合泊松-高斯噪声,并且能够恢复被截止期和条纹损坏的高光谱图像。通过多个数据集实验结果证明了提出方法具有较好的恢复效果。
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关键词
图像恢复
高光谱图像
结构相似性指数度量
泊松噪声
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题名
基于低秩先验非局部匹配的高光谱图像恢复
1
作者
刘春茂
机构
河南工业职业技术学院电子信息工程学院
出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期302-312,共11页
基金
全国高等院校计算机基础教育研究会2021年度规划项目(No.2021-AFCEC-208)资助。
文摘
为了实现未知退化类型条件下的图像恢复,提出了一种基于低秩先验非局部匹配的高光谱图像恢复方法。该恢复策略将结构相似性指数度量作为数据保真度项,核范数作为正则化项,从而能够使用单一算法解决延迟和信号相关的退化形式,能够处理加性高斯噪声、与信号相关的泊松噪声、混合泊松-高斯噪声,并且能够恢复被截止期和条纹损坏的高光谱图像。通过多个数据集实验结果证明了提出方法具有较好的恢复效果。
关键词
图像恢复
高光谱图像
结构相似性指数度量
泊松噪声
Keywords
image restoration
hyper-spectral images
structural similarity index measure
Poisson noise
分类号
TP391.14 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于低秩先验非局部匹配的高光谱图像恢复
刘春茂
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2023
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