基于低秩逼近的光譜圖像恢復.pdf

1、光譜圖像以其“譜圖合一”的成像特點在遙感探測和國防安全等領域有著非常重要的實際應用。在實際成像過程中由于硬件設備故障、成像傳感器性能有限等原因使得獲得的光譜圖像存在數(shù)據(jù)丟失、分辨率不足等降質問題，嚴重影響了光譜圖像的后續(xù)處理和使用。為了獲得清晰、高分辨率的光譜圖像，近年來眾多學者研究如何從低質量光譜圖像中對高質量光譜圖像進行恢復，但是現(xiàn)有的光譜圖像恢復方法仍然主要采用傳統(tǒng)的全變差、離散余弦變換等灰度圖像表示方法，無法有效利用光譜圖像的空

2、間和譜間相關性，從而導致獲得的恢復精度有限。
　　在此研究背景下，本文從光譜圖像先驗知識的分析和挖掘入手，圍繞光譜圖像恢復模型中正則項具有至關重要作用的特點，對如何結合光譜圖像先驗特性建立高效正則約束進行研究。本文的主要工作和貢獻點在于：
　　1.通過對光譜圖像先驗特性進行深入挖掘，指出了光譜圖像的二維空間和一維譜間相關性最終表現(xiàn)為整個三維數(shù)據(jù)上的非局部自相似性，并且經過統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，光譜圖像的非局部自相似三維圖像塊構成的矩

3、陣具有潛在的低秩特性。
　　2.針對傳統(tǒng)光譜圖像恢復方法沒有對光譜圖像的先驗知識進行充分利用，難以恢復出高質量的光譜圖像這一問題，本文在核范數(shù)矩陣低秩逼近模型基礎上提出一種基于Schatten-p范數(shù)低秩逼近的光譜圖像恢復方法。其基本思想是，首先在三維圖像分塊框架下以歐式距離為準則對光譜圖像進行非局部自相似三維圖像塊匹配，然后根據(jù)光譜圖像非局部自相似圖像塊的先驗低秩特性建立高效正則約束，通過利用Schatten-p范數(shù)對矩陣的秩進