1 攀枝花学院数学与计算机学院, 四川 攀枝花 617000
2 电子科技大学信息与通信工程学院, 四川 成都 610054
为解决加权核范数最小化(WNNM)图像去噪无法较好地表达复杂和不规则的图像结构,易产生过平滑现象的问题,将相对全变差(RTV)融入加权核范数最小化,对WNNM低秩表示模型施加RTV范数约束,提出一种RTV-WNNM图像去噪模型,采取交替方向乘子(ADMM)算法迭代求解对应模型,获得清晰图像。将提出的新方法与多种基于低秩矩阵近似的去噪算法进行比较,所提算法在保持图像边缘和加强区域平滑性方面有较好的性能,特别是在高密度图像噪声影响下,算法性能也能得到大幅提升。实验结果表明,加入RTV范数的低秩去噪模型具有良好的恢复图像结构能力,能较好地提高去噪性能。
图像处理 加权核范数最小化 图像去噪 低秩矩阵近似 相对全变差范数 激光与光电子学进展
2019, 56(16): 161006
1 中国科学院上海技术物理研究所空间主动光电技术重点实验室，上海 200083
2 中国科学院大学，北京 100049
为解决飞机平台强干扰环境下红外多光谱扫描仪的图像混合噪声问题，提出了一种基于低秩矩阵近似与常量统计的光谱图像去噪方法。从仪器的噪声产生机制出发将图像噪声区分为谱间差异噪声与谱间共有噪声，并根据噪声在光谱数据中的特点分别采用低秩矩阵近似与常量统计的方法进行去除。经仿真分析去噪后的光谱图像具有较高的峰值信噪比与去噪鲁棒性，并通过机载遥感试验数据证明在大量噪声的干扰下对于响应偏低的边缘谱段仍能有效地恢复出图像信息。该方法在其它类似光谱图像去噪方面具有一定的推广应用价值。
低秩矩阵近似 常量统计 红外多光谱扫描仪 去噪 low-rank matrix approximation constant-statistics IRMSS denoising
1 中国科学院上海技术物理研究所 空间主动光电技术重点实验室, 上海 200083
2 中国科学院大学, 北京 100049
为解决强背景弱信号场景下热红外成像系统噪声制约图像信噪比的问题, 提出了一种基于低秩矩阵近似理论的低噪宽幅热红外成像技术.利用面阵摆扫方式实现宽幅扫描成像并构建严格的观测矩阵, 通过加权核范数最小化方法求解去噪的低秩矩阵形式.试验证明该技术具有较高的峰值信噪比与降噪鲁棒性, 在宽幅成像的同时也提高了探测灵敏度.研究成果在红外弱目标识别、广域侦查等领域具有一定应用价值.
热红外成像 降噪 低秩矩阵近似 面阵摆扫 thermal imaging denoising low rank matrix approximation array whisk broom
