1 解放军信息工程大学地理空间信息学院, 河南 郑州 450001
2 国家地理信息工程国家重点实验室, 陕西 西安 710054
针对传统高光谱影像低秩表示去噪方法无法保持影像多元几何结构信息的问题, 提出一种基于局部超图拉普拉斯约束的高光谱影像低秩表示去噪方法。在低秩表示模型中增加超图拉普拉斯正则项, 保持数据间多元几何流形结构; 并对低秩模型系数矩阵增加稀疏和非负约束条件, 进一步提高模型对影像局部信息的保持能力, 使得模型不仅能够恢复具有低秩性质的影像信号分量, 而且可以很好地保持影像的多元几何流形结构。在AVIRIS影像和ProSpecTIR-VS影像上的对比实验表明, 所提方法更好地保持了影像的空间和光谱信息, 有效地改善了高光谱影像去噪效果。
图像处理 影像去噪 超图拉普拉斯 高光谱影像 流形正则项 低秩表示模型
