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作者：李东益;沈焕锋;管小彬;储栋;
单位：武汉大学资源与环境科学学院;安徽师范大学地理与旅游学院;
摘要：高光谱影像不可避免地会受到高斯噪声、脉冲噪声、条带噪声等不同类型的混合噪声影响，极大地限制了影像的后续应用。各国学者已经发展了系列高光谱去噪方法，但仍难以处理多种类型的混合噪声，在抑制噪声的同时往往难以兼顾高频细节的保留，特别是对条带噪声的去除效果不佳。为此，文章提出一种联合加权非局部低秩张量与条带低秩正则化约束的高光谱去噪模型，通过设计的加权自适应收缩算法实现更精确的低秩张量奇异值分解，能在影像细节保真的前提下有效去除严重场景噪声。另外，利用低秩矩阵分解对条带噪声进行建模，增强了模型对条带噪声的去除能力，从而有效去除不同类型的混合噪声。模拟实验和真实实验结果显示，该方法在定性和定量上均优于对比方法，能够在去除不同高光谱传感器各类噪声的同时更好地保留空间细节。
关键词：高光谱影像去噪;;张量奇异值分解;;条带噪声;;非局部模型;;低秩表示
基金资助：国家自然科学基金(U23A2021);; 湖北省重大科技专项资金(2023BCA003)
