【摘 要】
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为了有效消除多光谱和高光谱遥感图像中的重要噪声源(泊松分布噪声),提出了一种基于正则项优化的高光谱图像去噪方法.该方法根据光谱图像立方体矢量模型以及泊松分布噪声分析
【机 构】
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闽南理工学院信息管理学院,北京理工大学计算机学院
【基金项目】
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福建省教育厅高等学校创新创业教育改革项目立项(闽教高[2015]41号);福建省教育厅应用型转变试点项目(闽教高[2016]16号);福建省科技厅引导性项目(2018H0028)
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为了有效消除多光谱和高光谱遥感图像中的重要噪声源(泊松分布噪声),提出了一种基于正则项优化的高光谱图像去噪方法.该方法根据光谱图像立方体矢量模型以及泊松分布噪声分析,利用一个全变分正则项对单色辐射图像的方法进行扩展,从而保留边缘信息并在光谱和空间上具有自适应性.此外,为了降低该方法的计算复杂度,采用基于分裂Bregman的方法进行了优化.实验结果显示,相比于最近的几种类似方法,该方法在合成和真实数据中均表现出较好的泊松分布噪声去除性能.
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