[发明专利]高光谱图像的压缩感知去噪方法在审
| 申请号： | 201610209095.7 | 申请日： | 2016-04-05 |
| 公开（公告）号： | CN105869126A | 公开（公告）日： | 2016-08-17 |
| 发明（设计）人： | 罗韬;史再峰 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T3/00 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘国威 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及数字图像处理领域，为实现通过估计含噪图像的稀疏表示来恢复出干净图像，从而去除噪声。本发明采用的技术方案是，高光谱图像的压缩感知去噪方法，具体步骤如下：第一步：对图像进行基于小波的Contourlet变换，分别得到低频系数和高频系数；低频系数包含了图像的主要信息，高频系数既有该图像的轮廊信息，又有噪声信号；第二步：使用分段正交匹配追踪算法进行压缩感知重构计算；第三步：对低频系数选用启发式阈值法处理，启发式阈值法是最优化阈值变量阈值选择；第四步：对处理过的高频系数与低频系数进行WBCT逆变换，重建图像，得到去噪后图像。本发明主要应用于数字图像处理。 | ||
| 搜索关键词： | 光谱 图像 压缩 感知 方法 | ||
【主权项】：
一种高光谱图像的压缩感知去噪方法，其特征是，步骤如下：第一步：对图像进行基于小波的Contourlet变换(Wavelet‑Based Contourlet Transform，WBCT)，分别得到低频系数和高频系数；低频系数包含了图像的主要信息，高频系数既有该图像的轮廊信息，又有噪声信号；第二步：对高频分量选取贝努利随机矩阵作为测量矩阵，使用分段正交匹配追踪算法进行压缩感知重构计算；第三步：对低频系数选用启发式阈值法处理，启发式阈值法是最优化阈值变量阈值选择；第四步：对处理过的高频系数与低频系数进行WBCT逆变换，重建图像，得到去噪后图像。
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