[发明专利]高斯与脉冲混合噪声去除方法及其装置有效
| 申请号： | 201410028396.0 | 申请日： | 2014-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN103745445B | 公开（公告）日： | 2017-04-05 |
| 发明（设计）人： | 孟樊;杨晓梅;周成虎 | 申请（专利权）人： | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙)11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 100101 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种高斯与脉冲混合噪声去除方法及其装置，涉及影像处理技术领域。所述方法包括如下步骤步骤s101，从受破坏的低秩观测矩阵中筛选出脉冲噪声点；步骤s102，将剩余的像元信息作为可利用元素，并将包含在所述可利用元素中的高斯噪声作为大破坏幅值较为稀疏的误差矩阵；步骤s103，利用基于拓展的分部拉格朗日乘数法的低秩矩阵恢复法进行去噪恢复。本发明的高斯与脉冲混合噪声去除方法及其装置对于低秩影像中的混合噪声能够很好地去除并精确地重构出原始影像，且对纹理及边缘细节信息能够较好地保留。 | ||
| 搜索关键词： | 脉冲 混合 噪声 去除 方法 及其 装置 | ||
【主权项】：
一种高斯与脉冲混合噪声去除方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤s101，从受破坏的低秩观测矩阵中筛选出脉冲噪声点；步骤s102，将剩余的像元信息作为可利用元素，并将包含在所述可利用元素中的高斯噪声作为大破坏幅值较为稀疏的误差矩阵；步骤s103，利用基于拓展的分部拉格朗日乘数法的低秩矩阵恢复法进行去噪恢复，基于拓展的分部拉格朗日乘数法的低秩矩阵恢复法，其最小化的目标函数如下：式中，||·||*为矩阵的核范数，||·||F为矩阵的Frobenius范数，||·||1为矩阵所有元素的绝对值之和，λ,μ分别为正则因子与惩罚因子；E被拆分成且EΩ＝πΩ(E),前者为可利用元素的稀疏误差，E的拆分导致了Y,D,A的分裂，这里πΩ:Rm×n→Rm×n为一个线性算子，其保留矩阵索引集合Ω上的元素值不变而上的元素置为0。
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