[發明專利]一種改進的高光譜圖像去噪方法

有效

• 申請號: 201710028458.1
• 申請日: 2017-01-16
• 公開（公告）號: CN106815817B
• 公開（公告）日: 2019-06-14
• 發明（設計）人: 楊明;俞珍秒
• 申請（專利權）人: 南京師范大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

1.一種改進的高光譜圖像去噪方法，其特征在于包括以下步驟：

(1)將待去噪的高光譜圖像轉換成空間光譜聯合的二維矩陣；

(2)根據空間光譜聯合的二維矩陣，采用基于歐式距離的近鄰相似度計算策略計算高光譜圖像的像素點與近鄰的空間相似度；

(3)結合像素點空間局域相似性和光譜間低秩性建立去噪模型，恢復出原始無噪數據；具體包括：

(3-1)結合空間像素點的相似性和光譜間低秩性，建立去噪模型為：

s.t. D＝A+E+N

式中，λ、γ、β分別為系數噪聲項、高斯噪聲項和空間鄰域信息的折中因子；

(3-2)對去噪模型求解，得到原始無噪數據A，具體包括：

(3-2-1)將去噪模型轉變成以下等價形式：

s.t. D＝A+E+N，A＝J

(3-2-2)其增廣拉格朗日函數為：

式中，Y₁和Y₂為系數矩陣，μ為步長；

(3-2-3)固定其他項來更新J：

其中，針對核函數和F范數采用奇異值閾值的方法來求解，形如⊙_k表示第k次迭代時⊙的值；

(3-2-4)固定其他項來更新A：

(3-2-5)固定其他項來更新E：

(3-2-6)固定其他項來更新N：

(3-2-7)固定其他項來更新Y₁&Y₂：

Y_1，k+1＝Y_1，k+μ_k(D-A_k+1-E_k+1-N_k+1)

Y_2，k+1＝Y_2，k+μ_k(A_k+1-J_k+1)

(3-2-8)固定其他項來更新μ：

式中，ρ表示迭代步長，ε₀表示迭代閾值；

(3-2-9)判斷終止條件：

||D-A-E-N||_∞＜ε₁

||J-A||_∞＜ε₂

式中，ε₁表示設定的閾值，ε₂表示設定的閾值；

(3-2-10)迭代終止后，得到無噪數據A；

(4)采用原始無噪數據恢復出三維無噪高光譜圖像。

2.根據權利要求1所述的改進的高光譜圖像去噪方法，其特征在于：步驟(1)具體包括：

(1-1)獲取待去噪的高光譜圖像X∈R^m×n×b，其中，m、n分別是其空間結構的行數和列數，b是波段數；

(1-2)將高光譜圖像X的第i個像素點在所有波段上的值記為一個向量d_i，i＝1，2，...，mn，mn是像素點數；

(1-3)將所有向量進行集合，即為空間光譜聯合的二維矩陣D＝[d₁，d₂，...，d_mn]。

3.根據權利要求2所述的改進的高光譜圖像去噪方法，其特征在于：步驟(2)具體包括：

(2-1)定義高光譜圖像的模型為：D＝A+E+N，其中，A代表原始無噪數據，具有低秩特性，且A＝[a₁，a₂，...，a_mn]，向量a_i表示去噪后的第i個像素點在所有波段上的值，E代表稀疏噪聲，N代表高斯噪聲；

(2-2)計算像素點的空間相似度S：其中，σ表示標準差，tr(·)表示矩陣的跡，L是拉普拉斯矩陣。