基于张量环分解的非局部高光谱图像去噪算法.docx

"基于张量环分解的非局部高光谱图像去噪算法" 本文提出了一种基于张量环分解的非局部高光谱图像去噪算法，旨在解决高光谱图像中的噪声问题。该算法利用张量环分解将高维图像表示为一系列三阶张量的循环相乘，从而避免了传统方法中的秩估计和信息丢失问题。 高光谱图像可以看作是一个高维张量，记为y，可以用数学表达式描述为y=x+N，其中x∈RI1×I2×…×IN为干净图像，N∈RI1×I2×…×IN为噪声项。高光谱图像去噪的目的是从观察到的y中估计x。 过去，关于高光谱图像去噪的方法有很多，如Wu等提出的一种加权秩-1张量分解方法（WTR1），Xu等提出的一种基于塔克分解的高光谱图像恢复方法，Yuan等提出的一种基于空间光谱总变差的高光谱图像去噪算法等。但这些方法都存在一些缺陷，如需要估计秩、信息丢失和计算量大等问题。 为了解决这些问题，本文提出了一种基于张量环分解的非局部高光谱图像去噪算法。该算法利用张量环分解将高维图像表示为一系列三阶张量的循环相乘，从而避免了秩估计和信息丢失问题。同时，该算法还可以有效地利用非局部自相似性和空间相关性，以提高去噪性能。 该算法的主要步骤包括：将高维图像表示为一系列三阶张量的循环相乘，然后利用非局部自相似性和空间相关性对图像进行去噪处理。通过张量环重建算子将三阶张量转换回高维图像。 数值实验结果表明，本算法优于现有算法，在主观和客观方面都有明显改善。因此，本算法可以作为一种有效的高光谱图像去噪方法，适用于各种高光谱图像处理应用。 知识点： 1. 高光谱图像去噪的重要性：高光谱图像去噪是指从观察到的高光谱图像中估计干净图像的过程。高光谱图像去噪对于物体检测和分类的准确性有重要影响。 2. 张量环分解：张量环分解是一种将高维张量表示为一系列三阶张量的循环相乘的方法。该方法可以避免秩估计和信息丢失问题，且计算量较小。 3. 非局部自相似性：非局部自相似性是指图像中的局部块具有相似性。利用非局部自相似性可以提高去噪性能。 4. 空间相关性：空间相关性是指图像中的空间维度具有相关性。利用空间相关性可以提高去噪性能。 5. 张量环重建算子：张量环重建算子是一种将三阶张量转换回高维图像的算子。该算子可以将三阶张量转换回高维图像，从而恢复原始图像。 6. 高光谱图像去噪算法：高光谱图像去噪算法是一种从观察到的高光谱图像中估计干净图像的算法。该算法可以用于各种高光谱图像处理应用。 7.秩估计：秩估计是指估计张量的秩的过程。秩估计对于高光谱图像去噪非常重要，但同时也存在一些挑战，如信息丢失和计算量大等问题。