超像素分割和波段分割的高光谱图像去噪OA北大核心CSTPCD
针对现有的高光谱图像去噪算法采用逐波段或者全波段方式去噪,未能充分利用高光谱图像波段相似性的问题,提出了超像素分割和波段分割的高光谱图像去噪算法。文中将构建双层图模型,包括上层图和下层图模型。首先,对高光谱图像应用超像素分割技术,得到一系列的超像素。对超像素内的像素建模为节点,像素之间用边连接,构建一系列下层图,从而充分利用高光谱图像的空间信息和保留边界信息。根据超像素分割结果,沿着波段维分割,形成超像素体,以充分利用高光谱图像的波段相似性。将超像素体建模为节点,超像素体之间用边连接,构建上层图。基于构建的图结构和图分割方式,将高光谱图像去噪问题归结为一系列的优化问题,在优化问题中利用克罗内克乘积图重新定义了图拉普拉斯正则项。最后,实验结果表明,与现有算法相比,文中所提算法具有更高的平均峰值信噪比、平均结构相似性和光谱差异性。
李华君;蒋俊正;周芳;全英汇
桂林电子科技大学信息与通信学院,广西壮族自治区桂林541004西安电子科技大学杭州研究院,浙江杭州311231 西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安710071中国计量大学信息工程学院,浙江杭州310018西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安710071
计算机与自动化
高光谱图像去噪图信号处理超像素分割波段分割图拉普拉斯正则项
《西安电子科技大学学报》 2024 (5)
P.122-135,14
广西自然科学杰出青年基金(2021GXNSFFA220004)广西科技基地和人才专项(桂科AD21220112)国家自然科学基金(62261014,62171146)广西创新驱动发展专项(桂科AA21077008)广西研究生教育创新计划项目(YCBZ2023137)。
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