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基于改进SL0算法的MSFA模式多光谱图像去马赛克方法
1
作者
杨鹰
孔玲君
《包装学报》
2017年第1期34-39,共6页
针对MSFA模式多光谱图像去马赛克算法精度较低和计算复杂等缺点,利用压缩感知理论在信号恢复方面的优势,提出一种新的光谱图像去马赛克算法。采用随机模式的多光谱滤波阵列MSFA获得马赛克图像,通过将MSFA采样值等效为压缩感知理论中的...
针对MSFA模式多光谱图像去马赛克算法精度较低和计算复杂等缺点,利用压缩感知理论在信号恢复方面的优势,提出一种新的光谱图像去马赛克算法。采用随机模式的多光谱滤波阵列MSFA获得马赛克图像,通过将MSFA采样值等效为压缩感知理论中的感知矩阵采样所得数据,将去马赛克问题转化为压缩感知稀疏信号恢复问题,并利用多光谱图像的谱间相关性,给出基于压缩感知框架的多光谱图像去马赛克模型,最后采用改进的光滑0范数算法求解去马赛克问题,得到重构的多光谱图像。客观评价指标显示,该算法的峰值信噪比值相较于克罗内克压缩感知和组稀疏两种算法有明显提高;主观评价结果表明,该算法能有效减少重构图像中的锯齿现象,具有更好的视觉效果。
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关键词
SL0算法
msfa
模式
多光谱图像
稀疏表示
去马赛克
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职称材料
题名
基于改进SL0算法的MSFA模式多光谱图像去马赛克方法
1
作者
杨鹰
孔玲君
机构
上海理工大学出版印刷与艺术学院
上海出版印刷高等专科学校印刷包装工程系
出处
《包装学报》
2017年第1期34-39,共6页
文摘
针对MSFA模式多光谱图像去马赛克算法精度较低和计算复杂等缺点,利用压缩感知理论在信号恢复方面的优势,提出一种新的光谱图像去马赛克算法。采用随机模式的多光谱滤波阵列MSFA获得马赛克图像,通过将MSFA采样值等效为压缩感知理论中的感知矩阵采样所得数据,将去马赛克问题转化为压缩感知稀疏信号恢复问题,并利用多光谱图像的谱间相关性,给出基于压缩感知框架的多光谱图像去马赛克模型,最后采用改进的光滑0范数算法求解去马赛克问题,得到重构的多光谱图像。客观评价指标显示,该算法的峰值信噪比值相较于克罗内克压缩感知和组稀疏两种算法有明显提高;主观评价结果表明,该算法能有效减少重构图像中的锯齿现象,具有更好的视觉效果。
关键词
SL0算法
msfa
模式
多光谱图像
稀疏表示
去马赛克
Keywords
SL0
msfa pattern
multi-spectral image
sparse representation
demosaicking
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进SL0算法的MSFA模式多光谱图像去马赛克方法
杨鹰
孔玲君
《包装学报》
2017
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