【交替方向乘子方法】ADOM 基于ADMM的遥感图像条纹噪声去除优化模型附Matlab代码_基于细节信息约束的遥感影像条带噪声去除模型-优快云博客

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遥感图像作为重要的地球观测数据来源，其质量直接影响着后续的地物解译和信息提取精度。然而，受传感器自身特性和成像环境的影响，遥感图像常常受到各种噪声的干扰，其中条纹噪声尤为常见，它严重影响图像的视觉效果和后续的图像处理工作。因此，有效去除遥感图像中的条纹噪声至关重要。本文将详细介绍一种基于交替方向乘子法 (Alternating Direction Method of Multipliers, ADMM) 的遥感图像条纹噪声去除优化模型，并提供相应的Matlab代码实现，以期为相关研究提供参考。

条纹噪声通常表现为图像中具有周期性或准周期性的亮暗条纹，其成因复杂，可能源于传感器本身的缺陷、电磁干扰或大气效应等。传统的条纹噪声去除方法，例如小波变换、傅里叶变换等，在处理复杂条纹噪声时效果往往不佳，容易产生伪影或细节损失。而近年来兴起的基于ADMM的优化模型，凭借其高效性和鲁棒性，在图像去噪领域展现出强大的优势。ADMM是一种求解凸优化问题的算法，它通过将原问题分解成多个易于求解的子问题，并通过迭代更新的方式逐步逼近最优解。其核心思想是引入辅助变量，将原问题转化为一个等价的约束优化问题，然后利用拉格朗日乘子法和交替迭代的方式求解。

本文提出的基于ADMM的遥感图像条纹噪声去除模型，主要基于全变分 (Total Variation, TV) 正则化和低秩逼近。TV正则化能够有效地保持图像的边缘信息，避免过度平滑导致细节损失；低秩逼近则能够有效地去除图像中的条纹噪声，因为它假设条纹噪声的矩阵秩较低。我们将模型构建如下：

目标函数:

min_{x, y} ||y - x||_F^2 + λTV(x) + μ||y||_* s.t. x = y

其中：

x 表示去噪后的图像；
y 表示包含条纹噪声的原始图像；
||·||_F 表示Frobenius范数；
TV(x) 表示图像x的全变分；
||·||_* 表示矩阵的核范数，用于衡量矩阵的低秩性；
λ 和 μ 是正则化参数，用于平衡数据保真项和正则化项。

该模型将图像去噪问题转化为一个约束优化问题，其中数据保真项 ||y - x||_F^2 保证去噪后的图像与原始图像尽可能接近；TV正则化项 λTV(x) 保证去噪后的图像保持边缘信息；低秩正则化项 μ||y||_* 则抑制条纹噪声。

ADMM算法的迭代过程如下：

x-子问题更新: 在固定 y 和 z 的情况下，更新 x。由于TV正则化的非光滑性，通常采用近似算法，例如快速迭代收缩阈值算法 (Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm, FISTA) 来求解。
y-子问题更新: 在固定 x 和 z 的情况下，更新 y。这可以通过软阈值算子 (Soft Thresholding Operator) 来实现，有效地去除低秩成分（条纹噪声）。
z-子问题更新: 更新拉格朗日乘子 z。

以上步骤迭代进行，直到满足预设的终止条件，例如达到最大迭代次数或目标函数变化小于阈值。

Matlab代码实现：

(由于篇幅限制，此处仅提供核心代码片段，完整的代码可根据具体情况进行调整和完善。)

% 载入图像 img = imread('noisy_image.tif'); % 参数设置 lambda = 0.1; mu = 0.01; maxIter = 100; tol = 1e-4; % ADMM迭代 x = img; y = img; z = zeros(size(img)); for iter = 1:maxIter % x-子问题更新 (使用FISTA近似求解) x_prev = x; x = FISTA_TV(y - z/lambda, lambda); % y-子问题更新 (使用软阈值算子) y = soft_thresholding(x + z/mu, mu); % z-子问题更新 z = z + lambda*(x - y); % 终止条件判断 if norm(x - x_prev, 'fro') < tol break; end end % 显示结果 imshow(x); % FISTA_TV 和 soft_thresholding 函数需自行编写，根据具体的TV正则化和软阈值方法实现。

上述代码提供了一个基本的ADMM框架，具体的实现细节需要根据实际情况进行调整，例如选择合适的TV正则化和软阈值算子，以及优化参数的选择。

结论：

本文介绍了一种基于ADMM的遥感图像条纹噪声去除优化模型，并给出了相应的Matlab代码实现。该模型结合了TV正则化和低秩逼近的优势，能够有效去除遥感图像中的条纹噪声，同时保持图像的细节信息。ADMM算法的高效性保证了模型的快速收敛。然而，参数的选择和模型的优化仍然需要进一步的研究，以提高去噪效果和算法的鲁棒性。未来研究可以考虑结合其他先进的图像处理技术，例如深度学习等，进一步提升遥感图像条纹噪声去除的性能。此外，针对不同类型的条纹噪声，可以针对性地设计不同的正则化项和ADMM策略，以获得更好的去噪效果。