[发明专利]一种基于低秩稀疏编码模型的高光谱图像去噪方法在审
| 申请号： | 202310434774.4 | 申请日： | 2023-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN116452455A | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 尹海涛;方祯煜 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/0499;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 王素琴 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种基于低秩稀疏编码模型的高光谱图像去噪方法，包括了如下步骤；根据高光谱图像中的低秩先验信息，构建了基于低秩稀疏编码的图像去噪模型(LRSC)；采用迭代收缩软阈值算法和奇异值阈值算法对构建的低秩稀疏编码的图像去噪模型进行迭代求解；利用算法展开技术将低秩稀疏编码的图像去噪模型的优化解转化成对应的深度神经网络(LRSC‑Net)；对训练数据集添加不同等级的噪声并进行训练，得到已训练好的网络模型；用峰值信噪比指标评估噪声图像,测试网络性能。本方法采用迭代收缩软阈值算法和奇异值阈值算法进行优化求解，在高光谱图像去噪上取得了有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 稀疏 编码 模型 光谱 图像 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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