基于双重梯度约束的高光谱图像恢复方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种基于双重梯度约束的高光谱图像恢复方法，包括：输入受噪声污染的高光谱图像；利用伪l1,0范数定义并构造与L0梯度模型在数学意义上等价的基于伪l1,0范数的梯度模型形成对图像梯度域的第一重约束；构建三维全变分加权差正则项L1‑2SSTV，形成对图像梯度域的第二重约束；建立基于梯度域双重梯度约束的高光谱图像恢复模型L0‑L1‑2SSTV，在ALM算法框架下对恢复模型迭代求解至稳定，获得去噪后的修复图像。本发明充分利用了高光谱图像的空间以及光谱的梯度信息，能够在去除噪声的同时，有效保留图像的结构细节和锐化边缘，避免过度平滑现象的产生，得到具有良好视觉效果的高光谱图像。
基本信息
专利标题 ：
基于双重梯度约束的高光谱图像恢复方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114359064A
申请号 ：
CN202111473098.9
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2021-12-02
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张莉钱妍韩靖敏檀结庆
申请人 ：
合肥工业大学
申请人地址 ：
安徽省合肥市包河区屯溪路193号
代理机构 ：
合肥国和专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
曹青
优先权 ：
CN202111473098.9
主分类号 ：
G06T5/00
IPC分类号 ：
G06T5/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T5/00
图像的增强或复原
法律状态
2022-05-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 5/00
申请日 : 20211202
申请日 : 20211202
2022-04-15 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
