[發明專利]一種基于張量分解的總變分遙感圖像去條帶方法

有效

• 申請號: 202010466506.7
• 申請日: 2020-05-28
• 公開（公告）號: CN111738937B
• 公開（公告）日: 2022-08-12
• 發明（設計）人: 朱虎;符志哲;鄧麗珍
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 張歡歡

1.一種基于張量分解的總變分遙感圖像去條帶方法，其特征是，包括以下過程：

將被條帶噪聲污染的高光譜遙感圖像分解為目標圖像、條帶噪聲圖像和隨機噪聲圖像三個部分；

對目標圖像、條帶噪聲圖像和隨機噪聲圖像采取不同正則化約束構成目標模型；

求解目標模型，實現從原始圖像中恢復目標圖像；

其中，所述目標模型如下：

其中為三階張量數據，分別表示被條帶污染的源圖像、待求解的目標圖像，條帶噪聲成分和隨機噪聲；M和N表示每一譜段圖像的行列數，K表示高光譜圖像的光譜總數；

λ＞0，為條帶噪聲約束項系數，

為數據保真項，其中P(·)為一個非凸函數；

為目標圖像的總變分正則項約束；

為條帶噪聲的低秩Tucker分解聯合加權L2,1范數約束；

為核張量，U₁、U₂、U₃為因子矩陣，且是正交矩陣，I為單位矩陣。

2.根據權利要求1所述的一種基于張量分解的總變分遙感圖像去條帶方法，其特征是，所述將被條帶噪聲污染的高光譜遙感圖像分解為目標圖像、條帶噪聲圖像和隨機噪聲圖像三個部分，包括：

其中為三階張量數據，分別表示被條帶污染的源圖像、待求解的目標圖像，條帶噪聲成分和隨機噪聲；M和N表示每一譜段圖像的行列數，K表示高光譜圖像的光譜總數。

3.根據權利要求1所述的一種基于張量分解的總變分遙感圖像去條帶方法，其特征是，目標圖像的總變分正則項約束為通過最小化目標圖像在水平方向、豎直方向和光譜方向的梯度值以刻畫其分段平滑特性：

其中▽_x為x方向一階差分算子,▽_y為y方向一階差分算子,▽_z為光譜方向一階差分算子；α_x,α_y,α_z＞0，為各方向梯度系數。

4.根據權利要求1所述的一種基于張量分解的總變分遙感圖像去條帶方法，其特征是，條帶噪聲的低秩Tucker分解聯合加權L2,1范數約束為：

其中||·||_w2,1表示加權L2,1范數：

ω_j為權重系數，表示圖像第k個譜段，第i行第j列的像素值。

5.根據權利要求1所述的一種基于張量分解的總變分遙感圖像去條帶方法，其特征是，采用交替方向乘子法求解目標模型。