基于非局部相似性及加权截断核范数的高光谱图像去噪方法

摘要

基于非局部相似性的加权截断核范数高光谱图像去噪方法，包括以下步骤：1)获取包含均值为零，方差为σ2的高斯噪声的待去噪的高光谱图像数据利用投影技术将干净高光谱图像进行降维处理，表示为M为降维后的图像,E为正交矩阵，其中M和N分别是高光谱图像空间维度的长和宽，P为谱带的数量；2)构建基于非局部相似性及加权截断核范数的高光谱图像去噪模型；3)对变量与参数进行迭代细化。4)输出去除噪声后的高光谱图像。本发明的优点是：将高光谱图像的空间低秩性与光谱低秩性相结合探索空间域与光谱域上的丰富信息，所集成的空间光谱模型不仅有效改进了传统非局部去噪方法速度慢的缺点并且在抑制噪声效果上有很强的鲁棒性。