[发明专利]基于双重梯度约束的高光谱图像恢复方法在审

专利信息
申请号: 202111473098.9 申请日: 2021-12-02
公开(公告)号: CN114359064A 公开(公告)日: 2022-04-15
发明(设计)人: 张莉;钱妍;韩靖敏;檀结庆 申请(专利权)人: 合肥工业大学
主分类号: G06T5/00 分类号: G06T5/00
代理公司: 合肥国和专利代理事务所(普通合伙) 34131 代理人: 曹青;张祥骞
地址: 230009 安*** 国省代码: 安徽;34
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摘要: 发明涉及一种基于双重梯度约束的高光谱图像恢复方法,包括:输入受噪声污染的高光谱图像;利用伪l1,0范数定义并构造与L0梯度模型在数学意义上等价的基于伪l1,0范数的梯度模型形成对图像梯度域的第一重约束;构建三维全变分加权差正则项L1‑2SSTV,形成对图像梯度域的第二重约束;建立基于梯度域双重梯度约束的高光谱图像恢复模型L0‑L1‑2SSTV,在ALM算法框架下对恢复模型迭代求解至稳定,获得去噪后的修复图像。本发明充分利用了高光谱图像的空间以及光谱的梯度信息,能够在去除噪声的同时,有效保留图像的结构细节和锐化边缘,避免过度平滑现象的产生,得到具有良好视觉效果的高光谱图像。
搜索关键词: 基于 双重 梯度 约束 光谱 图像 恢复 方法
【主权项】:
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