【摘 要】
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针对去除高密度遥感图像条带时残留较多且易产生块效应的问题,通过分析条带和干净图像的特征,提出一种新的条带分离方法。条带的稀疏性既存在于在空间域又存在于梯度域,因此,对条带在空间域和梯度域进行非凸L0范数约束,同时采用L1范数约束干净图像的空间域连续性特征。该非凸模型可以通过均衡约束数学规划(MPEC)将其转化为凸优化问题并进行快速求解。实验结果表明:所提算法可以去除高浓度条带噪声的同时,较好地保留
【机 构】
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西北工业大学自动化学院,四川工程职业技术学院基础教学部,华东交通大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11361024,11961026)。
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针对去除高密度遥感图像条带时残留较多且易产生块效应的问题,通过分析条带和干净图像的特征,提出一种新的条带分离方法。条带的稀疏性既存在于在空间域又存在于梯度域,因此,对条带在空间域和梯度域进行非凸L0范数约束,同时采用L1范数约束干净图像的空间域连续性特征。该非凸模型可以通过均衡约束数学规划(MPEC)将其转化为凸优化问题并进行快速求解。实验结果表明:所提算法可以去除高浓度条带噪声的同时,较好地保留原图像的结构和细节信息,而且在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)指标上显著优于当前最优秀
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