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超像素分割和波段分割的高光谱图像去噪
1
作者
李华君
蒋俊正
+1 位作者
周芳
全英汇
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期122-135,共14页
针对现有的高光谱图像去噪算法采用逐波段或者全波段方式去噪,未能充分利用高光谱图像波段相似性的问题,提出了超像素分割和波段分割的高光谱图像去噪算法。文中将构建双层图模型,包括上层图和下层图模型。首先,对高光谱图像应用超像素...
针对现有的高光谱图像去噪算法采用逐波段或者全波段方式去噪,未能充分利用高光谱图像波段相似性的问题,提出了超像素分割和波段分割的高光谱图像去噪算法。文中将构建双层图模型,包括上层图和下层图模型。首先,对高光谱图像应用超像素分割技术,得到一系列的超像素。对超像素内的像素建模为节点,像素之间用边连接,构建一系列下层图,从而充分利用高光谱图像的空间信息和保留边界信息。根据超像素分割结果,沿着波段维分割,形成超像素体,以充分利用高光谱图像的波段相似性。将超像素体建模为节点,超像素体之间用边连接,构建上层图。基于构建的图结构和图分割方式,将高光谱图像去噪问题归结为一系列的优化问题,在优化问题中利用克罗内克乘积图重新定义了图拉普拉斯正则项。最后,实验结果表明,与现有算法相比,文中所提算法具有更高的平均峰值信噪比、平均结构相似性和光谱差异性。
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关键词
高光谱
图
像去噪
图
信号处理
超像素分割
波段分割
图拉普拉斯正则项
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职称材料
题名
超像素分割和波段分割的高光谱图像去噪
1
作者
李华君
蒋俊正
周芳
全英汇
机构
桂林电子科技大学信息与通信学院
西安电子科技大学杭州研究院
西安电子科技大学电子工程学院
中国计量大学信息工程学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期122-135,共14页
基金
广西自然科学杰出青年基金(2021GXNSFFA220004)
广西科技基地和人才专项(桂科AD21220112)
+2 种基金
国家自然科学基金(62261014,62171146)
广西创新驱动发展专项(桂科AA21077008)
广西研究生教育创新计划项目(YCBZ2023137)。
文摘
针对现有的高光谱图像去噪算法采用逐波段或者全波段方式去噪,未能充分利用高光谱图像波段相似性的问题,提出了超像素分割和波段分割的高光谱图像去噪算法。文中将构建双层图模型,包括上层图和下层图模型。首先,对高光谱图像应用超像素分割技术,得到一系列的超像素。对超像素内的像素建模为节点,像素之间用边连接,构建一系列下层图,从而充分利用高光谱图像的空间信息和保留边界信息。根据超像素分割结果,沿着波段维分割,形成超像素体,以充分利用高光谱图像的波段相似性。将超像素体建模为节点,超像素体之间用边连接,构建上层图。基于构建的图结构和图分割方式,将高光谱图像去噪问题归结为一系列的优化问题,在优化问题中利用克罗内克乘积图重新定义了图拉普拉斯正则项。最后,实验结果表明,与现有算法相比,文中所提算法具有更高的平均峰值信噪比、平均结构相似性和光谱差异性。
关键词
高光谱
图
像去噪
图
信号处理
超像素分割
波段分割
图拉普拉斯正则项
Keywords
hyperspectral image denoising
graph signal processing
superpixel segmentation
band segmentation
graph Laplacian regularization
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
超像素分割和波段分割的高光谱图像去噪
李华君
蒋俊正
周芳
全英汇
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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