基于分组三维离散余弦变换字典的植物高光谱数据去噪方法

针对植物高光谱图像各波段噪声强度不同,以及空间域和谱域均存在噪声污染的问题,提出了一种基于分组三维(3D)离散余弦变换(DCT)字典的稀疏表示去噪方法。首先分析了植物光谱特征,根据谱间相关性对波段进行分组;然后采用边缘块剔除的局部均值标准差法对高光谱图像进行噪声标准差估计,为去噪算法提供参考阈值;最后构建三维DCT字典的稀疏表示去噪方法,对植物高光谱图像进行去噪。实验结果表明,与原始数据和二维DCT字典去噪方法相比,谱域噪声评估中平均信噪比分别提高18.2dB和9.2dB。因此,该方法不仅具有较好的空间域去噪能力,也有较好的谱域去噪能力。     

高光谱遥感图像的小波去噪方法

高光谱遥感图像是由二维空间信息和一维光谱信息组成的三维数据。普通的去噪方式通常是分别对空间信息或光谱信息进行去噪,其主要缺点是忽视了高光谱图像强烈的谱间相关性和图谱合一的特点。针对这些特点,文章提出一种基于小波变换的高光谱遥感图像去噪方法。该方法对各波段高光谱图像逐一进行二维小波变换,根据含噪声大的波段与噪声小的波段的波长关系,对小噪声波段的高频系数加权求和,代替噪声大的波段的高频系数,通过小波逆变换得到去噪后的重构图像。该方法运算速度快,能有效地降低噪声。对机载可见红外成像光谱仪数据(AVIRIS)实验表明,与经典的BayesShrink图像去噪方法相比,方法重构图像的信噪比(SNR)高出3.8～10.6 db,节省运算时间一半以上。     

实用型模块化成像光谱仪多光谱图像的信噪比估算及压缩方法研究

采用局部标准差法和去相关法对实用型模块化成像光谱仪多光谱图像的信噪比进行估算。这两种方法已将地物变化的影响降低到很低的程度。这样在大气订正后，图像的信噪比性能充分反映出遥感仪器的信噪比性能。针对图像压缩，提出控制各波段恢复图像的峰值信噪比刚好大于原始图像的信噪比，使由压缩算法本身所带来的噪声限制在原始图像的噪声范围之内。结合这种压缩思想，用基于离散余弦变换和基于离散小波变换的压缩算法，对实用型模块化成像光谱仪多光谱图像进行压缩。实验表明，利用这种方法，对于高信噪比的波段，图像信息得到了保真；对低信噪比的波段，压缩倍数提高迅速且恢复图像视觉无失真，对整幅成像光谱图像，压缩性能提升显著——当压缩比等于37．95倍时，峰值信噪比等于45．86dB。     

基于空谱字典的加权联合稀疏表示高光谱图像分类

稀疏表示广泛用于高光谱图像分类任务中。针对字典原子空间信息和光谱信息未得到充分利用的问题,提出了基于空谱字典的加权联合稀疏表示高光谱图像分类算法。计算测试像元与字典原子的空谱联合距离,选择相似度最高的K个字典原子,并将被选择字典原子的超像素邻域扩充到新的字典中,形成空谱字典。在联合稀疏模型中,对测试像元的超像素邻域像元使用不同的权重,在空谱字典上构建加权稀疏表示模型。基于所选的两个高光谱数据集的实验证明所提算法能够有效地提高分类精度。     

高光谱遥感图像微分域三维混合去噪方法

高光谱遥感图像是一种三维数据,由二维空间信息和一维光谱信息组成。普通的对二维静态图像或一维光谱信息去噪的算法忽视了高光谱图像强烈的谱间相关性和图谱合一的特点,无法取得令人满意的效果。同时现代的高光谱遥感图像噪声级别相对较低,噪声方差随波段不同而不同。针对以上特点,提出一种微分域三维混合去噪方法。首先将高光谱遥感图像变换到光谱微分域,使细微的噪声变得显著。然后在微分域中,对二维空间域采用基于小波的非线性阈值去噪BayesShrink算法。为克服噪声方差不同的特点,对光谱维不再采用小波阈值去噪方法,而采用Savitzky-Golay滤波进行平滑。最后对微分域去噪平滑处理后的图像进行光谱积分,并进行积分修正,消除光谱积分中引入的积累误差。对信噪比为600∶1的机载可见红外成像光谱仪数据(AVIRIS)实验表明,该算法能有效地降低噪声,将信噪比提高到2 000∶1以上。     

字典学习稀疏表示的高光谱图像异常检测

针对稀疏表示高光谱检测算法性能受背景字典影响较大的问题,充分利用高光谱图像空间信息和光谱主成分信息,提出了一种基于字典学习的稀疏表示异常检测算法。首先利用主成分分析提取高光谱数据的主特征,建立目标主成分空间,并证明了在主成分空间进行字典学习稀疏重构的可行性;然后在主成分空间内构造基于K-SVD算法的训练字典,改善了背景字典性能;采用正交匹配算法重构主成分分量,利用主成分分析反变换得到待检测像元重构光谱,增强了高光谱图像的局部异常特性;最后,基于重构误差异常特性实现高光谱图像异常检测。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于GoogLeNet和空间谱变换的高光谱图像超分辨率方法

为了提高高光谱图像的空间分辨率,提出了一种基于GoogLeNet和空间谱变换的高光谱图像超分辨率(SR)方法.设计出遥感图像的光谱SR框架,对图像中不同反射光谱进行提取;采用GoogLeNet的稀疏编码对粗像素光谱进行放大,并投影到高分辨率字典上,将潜在SR表示进行反转,以获得超分辨光谱;为了提高图像重构的保真度,利用...     

基于快速三因子分解和组稀疏正则化的高光谱图像去噪

为了有效去除高光谱图像中噪声带来的干扰,提升图像质量,在局部低秩和全局组稀疏结合的框架内提出了一种基于快速三因子分解和组稀疏正则化的去噪模型。首先,将高光谱图像分解成若干三维重叠图块并将其逐波段列化成矩阵,在快速三因子分解的框架下将这些矩阵分解为两个正交因子矩阵和一个核心矩阵,对核心矩阵添加L2,1范数最小化约束;其次,对高光谱图像空间和光谱方向的梯度张量分别添加组稀疏正则化约束;最后,将低秩矩阵的三因子分解和全局组稀疏正则化结合,可以充分挖掘图像的局部低秩和稀疏的先验信息,并去除各种混合噪声。在三个数据集上与五种经典模型相比,该模型的各项评价指标更高,去噪图像保留了更多细节信息,去噪效果更好。     

一种双正则项全变差高光谱图像去噪算法

受传感器特性影响,高光谱图像中的噪声在各个维度都有体现。噪声的存在降低了高光谱图像中信息的有效性,在进行地物分类前必须采用适当的算法对噪声予以去除。文章针对高光谱图像的噪声特性,提出了一种基于全变差的高光谱图像去噪算法。该算法将经典二维图像全变差去噪模型推广至三维形式,提出了采用双正则项及相应的调整参数的目标函数,在三维空间中完成新目标函数的离散化,并采用基于优化-最小化算法的迭代方法对目标函数进行优化与求解。对星载Hyperion成像光谱仪数据的实验表明,适当的设置调整参数,该方法可很好地提高高光谱图像的各波段信噪比、平滑光谱曲线并保留细节特征,其去噪效果优于经典的MNF去噪算法及Savitzky-Golay滤波方法。     

基于K-SVD和残差比的低信噪比图像稀疏表示去噪算法

针对低信噪比图像去噪问题,提出了一种基于K-SVD(Singular Value Decomposition)和残差比(Residual Ratio Iteration Termination)的正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)图像稀疏分解去噪算法。该算法利用K-SVD算法将离散余弦变换(Discrete cosine transform,DCT)框架产生的冗余字典训练成能够有效反映图像结构特征的超完备字典,以实现图像的有效表示。然后以残差比作为OMP算法迭代的终止条件来实现图像的去噪。实验表明,该算法相对于传统基于Symlets小波图像去噪、基于Contourlet变换的图像去噪,以及基于DCT冗余字典的稀疏表示图像去噪,能够更加有效地滤除低信噪比图像中的高斯白噪声,保留原图像的有用信息。     

基于结构字典学习的图像复原方法

本文提出一种新的结构字典学习方法,并利用它进行图像复原。首先给出结构字典学习的基本内容和方法,然后将傅里叶正则化方法和结构字典学习方法有效整合到图像复原算法中。结构字典学习方法是先将原图像进行结构分解,再分别学习出每个结构图像中的字典,最后利用这些字典对原图像进行稀疏的表示。结合傅里叶正则化,提出了一种有效的迭代图像复原算法:第一步在傅里叶域利用正则化反卷积方法得到图像的初步估计;第二步采用结构字典学习的方法对遗留的噪声进行去噪处理。实验结果表明,提出的方法在改进信噪比和视觉质量上都要优于6种先进的图像复原方法,改进的信噪比平均提升0.5 d B以上。     

L1-2空谱全变差正则化下的高光谱图像去噪

针对高光谱图像的复原问题,提出了一种基于局部核范数最小化和全局L_(1-2)空谱全变差正则化的高光谱复原模型.首先,将高光谱图像划分成局部交叠的三维图块,在提高局部低秩性的同时减少核范数最小化带来的信息损失;然后,建立稀疏表达能力更强的L_(1-2)空谱全变差正则项,不仅能表示空间稀疏先验,而且还能发掘光谱稀疏先验;最后联合两者的优势,在局部上利用核范数最小化惩罚光谱低秩性,在全局上利用L_(1-2)空谱全变差约束高光谱的空间和光谱稀疏性,建立新的高光谱图像复原模型.该模型不仅能够有效去除高斯噪声、脉冲噪声、死线噪声及其混合噪声,而且减少了对噪声独立同分布假设的依赖,能部分抑制与结构相关的噪声.通过对模拟的和真实的高光谱图像进行大量的实验仿真,并与经典的基于低秩和全变差的复原方法相比,本文模型复原结果的平均峰值信噪比提高1.36 dB,平均结构性相似指标提高0.004,而Q-测度降低1.35,平均光谱角降低0.64,复原精度大幅度提高.     

联合空间预处理与谱聚类的协同稀疏高光谱异常检测

针对利用稀疏表示进行高光谱图像异常目标检测效率不高的问题,基于高光谱图像成像原理和图像结构,充分利用高光谱图像的空间特性和光谱特性,并在它们之间建立协同处理机制,提出了联合空间预处理与谱聚类的协同稀疏高光谱图像异常目标检测算法。该算法首先对高光谱图像空间特性进行分析,并结合光谱特性进行空间预处理,使得处理后的高光谱图像更易于异常目标的检测;利用建立在谱图划分思想基础上的谱聚类方法进行波段子集划分,谱聚类方法具有收敛于全局最优解、聚类速度快的特点;利用提出的新的空间和光谱协同稀疏差异指数方法对每个子集进行异常目标检测,该协同稀疏方式充分考虑了高光谱图像的空间特性和光谱特性,通过对每个波段子集检测结果进行叠加,得到最终异常检测结果。利用真实的AVIRIS高光谱图像和合成的高光谱图像对算法进行仿真实验和结果分析,结果表明该算法具有稳健性,同时检测精度高,虚警率低。     

一种改进的无链表3DSPITH算法用于高光谱图像压缩

 针对大孔径静态干涉成像光谱仪(LASIS)的成像特点,提出了一种基于三维非对称等长树小波变换的无链表SPITH算法结合ROI的图像压缩方案。首先,对干涉高光谱图像进行三维非对称等长树离散小波变换。其次,采用ROI方法对主要的光谱系数进行保护。最后,采用改进的三维无链表SPITH算法,编码干涉高光谱图像的小波变换域。实验结果表明,该方法在8∶1压缩比下,获得大于40 dB的平均峰值信噪比,同时有效地保护了光谱信息。     

利用核模糊聚类和正则化的图像稀疏去噪

针对目前图像去噪方法噪音抑制不彻底、容易模糊细节等问题,提出了一种利用核模糊C均值聚类和正则化的图像稀疏去噪方法.该方法首先将图像分成大小相同的若干块,并采用核模糊C均值聚类算法对相似的图像块进行聚类,从而保证同一类图像块共享相同的稀疏去噪模型;然后,选择由经典图像库中图像训练而得的全局字典作为初始字典,很好地适应图像的多种特征;接着,对于同一类图像块,通过施加1/2范数正则化约束,实现该类图像块在字典下的稀疏分解,确保分解系数更为稀疏;最后,通过改进的K-奇异值分解算法完成字典的更新,并选择与原稀疏模型差异最大的图像块来替换更新字典的冗余原子,从而有效地去除图像噪音.实验结果表明,与小波扩散去噪法、固定字典去噪法、最优方向去噪法、K-奇异值分解去噪法相比,该方法能更有效地去除图像噪音,保留图像细节,改善图像视觉效果.     

基于小波变换的磁共振图像去噪

去噪是图像处理中的一个非常重要的问题. 传统去噪方法在降低噪声的同时会模糊图像的细节,基于小波变换的图像去噪方法能在降低图像噪声的同时较好地保持图像的细节,目前基于小波变换对图像进行去噪已经成为最有前途的去噪方法之一. 本文综合小波域去噪的文献,对小波域的磁共振图像去噪方法进行了综述,详细介绍了各种小波域的磁共振图像去噪方法,并对他们的性能进行了总结,对小波域去噪方法的发展趋势进行了展望.     

一种快速稀疏分解图像去噪新方法*

提出了一种基于分层树型结构正交匹配追踪算法的快速图像去噪方法.通过选择高斯函数和墨西哥草帽小波母函数构建混合冗余字典,采用分层树状结构表示字典,结合构正交匹配追踪算法,实现图像稀疏表示,提高了图像表示的稀疏性,降低了算法的复杂度.依据噪音能量阈值,通过多次迭代达到图像去噪的目的.实验结果表明,在相同的噪音水平下,该迭代去噪算法取得了较高的较好的PSNR,获得更好的视觉效果.     

高空间分辨率高可见度的太赫兹光谱成像研究

太赫兹光谱成像,不但包括在二维图像空间的强度信息,同时可以得到太赫兹波段的光谱信息,构成了一个三维的数据矩阵。由于受到太赫兹成像系统内部硬件的限制和影响,太赫兹频域较高频段处信号存在能量弱、信噪比低的特点,导致所成的太赫兹图像普遍存在分辨率低、对比度低等问题。因此,利用三维数据矩阵,应用适合的算法,实现了提高太赫兹光谱成像空间分辨率、边缘细节可见度的目的。搭建了三维可移动式太赫兹时域光谱成像系统,实现了对标准高分辨率板的二维扫描。对该系统所采集到的信号分别进行时域、频域等多种方式成像对比,结合瑞利判据和分辨率标尺对成像系统的空间分辨率、景深进行标定,研究了提高太赫兹光谱成像的空间分辨率算法。然后,针对太赫兹频域高频区域信噪比低、对比度低、噪声原因复杂的特点,结合深度残差学习的图像去噪理论,提出了太赫兹图像深度去噪网络,在训练集中引入成像系统中真实的“太赫兹残差噪声”。最后,利用所训练出的模型对太赫兹频域高频区域图像进行盲去噪,并用重建图像分别与原始成像结果和传统太赫兹去噪算法结果进行比较,分别从主观和客观两个方面评价了不同算法对太赫兹频域高频图像的去噪效果。实验结果表明,通过该算法实现...     

一种快速稀疏分解图像去噪新方法

提出了一种基于分层树型结构正交匹配追踪算法的快速图像去噪方法.通过选择高斯函数和墨西哥草帽小波母函数构建混合冗余字典,采用分层树状结构表示字典,结合构正交匹配追踪算法,实现图像稀疏表示,提高了图像表示的稀疏性,降低了算法的复杂度.依据噪音能量阈值,通过多次迭代达到图像去噪的目的.实验结果表明,在相同的噪音水平下,该迭代去噪算法取得了较高的较好的PSNR,获得更好的视觉效果.     

一种干涉高光谱图像的3DSPIHT结合ROI压缩算法

针对大孔径静态干涉成像光谱仪的成像特点,提出了一种基于三维小波变换的3DSPIHT算法结合ROI的图像压缩方案.对干涉高光谱图像序列进行了三维非对称离散小波变换.采用ROI方法对主要的光谱系数进行提升,以保护光谱信息.最后,对3DSPIHT算法进行改进,以有效编码干涉高光谱图像的小波变换系数.实验结果表明,该方法在8:1压缩比下可获得大于40dB的峰值信噪比,同时有效地保护了光谱信息.