[发明专利]稀疏判别张量鲁棒性PCA的遥感图像去噪方法有效
| 申请号： | 202010129712.9 | 申请日： | 2020-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN111369457B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 潘磊;李恒超;崔莹;丁洪丽;刘鑫 | 申请（专利权）人： | 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所) |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T7/11;G06K9/62;G06V10/774 |
| 代理公司： | 成飞(集团)公司专利中心 51121 | 代理人： | 郭纯武 |
| 地址： | 610036 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开的一种稀疏判别张量鲁棒性PCA的遥感图像去噪方法，旨在提供一种能更有效除去高光谱图像中噪声的去噪方法，本发明通过下述技术方案实现：对输入高光谱遥感图像进行图像分割，按固定尺寸，将高光谱遥感图像分割成不重叠的张量数据块；分别对每个张量数据块进行稀疏判别张量鲁棒性主成分分析：先将张量数据块分解为低秩分量、稀疏判别分量和稀疏噪声分量，构建稀疏判别张量鲁棒性主成分分析模型，迭代求解该模型得到去噪后的张量数据块，获得去噪图像；对重构去噪后的无噪声数据按比例划分训练集和测试集，最后将训练集和测试集输入到分类器，通过分类器输出所有测试样本的类别标记，实现对高光谱遥感图像去噪效果的评估。 | ||
| 搜索关键词： | 稀疏 判别 张量 鲁棒性 pca 遥感 图像 方法 | ||
【主权项】：
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