[发明专利]基于低秩张量分解和自适应图全变分的高光谱图像去噪方法及系统在审
| 申请号： | 202211507843.1 | 申请日： | 2022-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN115731135A | 公开（公告）日： | 2023-03-03 |
| 发明（设计）人： | 蒋俊正;蔡明娇;钱江 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学长三角研究院（湖州） |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 重庆航图知识产权代理事务所(普通合伙) 50247 | 代理人： | 孙方 |
| 地址： | 313000 浙江省湖州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于低秩张量分解和自适应图全变分的高光谱图像去噪方法及系统，首先构造高光谱去噪模型；利用增广拉格朗日乘子法对张量分解和自适应图全变分的高光谱去噪模型的变量逐个交替求解；利用经典的HOOI算法求解第一个变量；基于高光谱图像的波段数求解第二个变量；利用软阈值收缩求解第三个变量；通过对所述模型的第四个变量直接求导；并对所得到的所有变量的结果进行迭代；将当前迭代结果与设定的迭代终止条件进行比较，直至满足收敛条件。本发明提供的方法，本方法相对于LRTV采用Tucker分解，能够很好的保留空间和光谱相关信息，相对于LRTDTV采用更多的邻居信息的AWGTV，能够很好的保留边缘信息，该算法取得最好的去噪效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 张量 分解 自适应 图全变分 光谱 图像 方法 系统 | ||
【主权项】：
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