【图像去噪】基于加权组稀疏正则化低秩张量分解的超光谱图像恢复附matlab代码

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🔥 内容介绍

近年来，超光谱图像（HSI）在遥感、医学成像和材料科学等领域得到了广泛的应用。然而，HSI 采集过程中的噪声和模糊会严重影响图像质量，进而影响后续的分析和应用。为了解决这一问题，本文提出了一种基于加权组稀疏正则化低秩张量分解的超光谱图像恢复方法。该方法利用低秩张量分解来提取图像的低秩结构，并利用加权组稀疏正则化来保留图像的细节信息。

引言

超光谱图像（HSI）是一种包含丰富光谱信息的多维数据，它能够提供目标物体的详细光谱特征，在遥感、医学成像和材料科学等领域具有广泛的应用。然而，HSI 采集过程中的噪声和模糊会严重影响图像质量，进而影响后续的分析和应用。因此，超光谱图像恢复成为了一个重要的研究方向。

传统的超光谱图像恢复方法主要集中在单一图像的降噪和去模糊上，例如基于小波变换、非局部均值滤波和稀疏表示的方法。然而，这些方法往往无法有效地利用图像的结构信息，导致恢复结果存在伪影或细节丢失。

近年来，低秩张量分解方法在超光谱图像恢复方面取得了显著进展。该方法利用图像的低秩结构来去除噪声和模糊，并能够有效地保留图像的细节信息。然而，传统的低秩张量分解方法往往忽略了图像的稀疏性，导致恢复结果存在过度平滑现象。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于加权组稀疏正则化低秩张量分解的超光谱图像恢复方法。该方法利用低秩张量分解来提取图像的低秩结构，并利用加权组稀疏正则化来保留图像的细节信息。

方法

本文提出的方法基于以下假设：

• 超光谱图像可以被分解成一个低秩张量和一个稀疏噪声张量。

• 图像的稀疏性可以通过加权组稀疏正则化来体现。

具体而言，该方法将超光谱图像恢复问题转化为一个加权组稀疏正则化低秩张量分解问题，并使用交替方向乘子法（ADMM）进行求解。

实验结果

本文在模拟和真实超光谱图像数据集上进行了实验，结果表明，本文提出的方法能够有效地去除噪声和模糊，并能够有效地保留图像的细节信息。与其他方法相比，本文提出的方法在峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）方面取得了更好的性能。

结论

本文提出了一种基于加权组稀疏正则化低秩张量分解的超光谱图像恢复方法。该方法利用低秩张量分解来提取图像的低秩结构，并利用加权组稀疏正则化来保留图像的细节信息。实验结果表明，该方法能够有效地去除噪声和模糊，并能够有效地保留图像的细节信息，在超光谱图像恢复方面取得了良好的效果。

未来工作

未来，我们将进一步研究以下方向：

• 将该方法扩展到其他类型的图像恢复问题，例如彩色图像恢复和视频恢复。

• 研究更有效的张量分解方法，以提高恢复效率和精度。

• 将该方法应用于实际应用场景，例如遥感图像分析和医学图像诊断。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] Yong Chen, Wei He*, Naoto Yokoya, and Ting-Zhu Huang, "Hyperspectral image restoration using weighted group     sparsity-regularized low-rank tensor decomposition." IEEE Transactions on Cybernetics,2020, 50(8): 3556-3570.

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