摘要
本发明公开了基于流形空间稀疏张量分解的高光谱图像降噪方法,涉及图像降噪领域,方法的步骤为:S1:构建有噪声高光谱图像Y;S2:基于正交投影方式,获取有噪声高光谱图像Y在有噪声的低维流形L;S3:采用K‑NN方法从低维流形L中得到非局部聚类的图像块,其中P表示图像块的个数,此时的图像块为有噪声的图像块;S4:利用稀疏张量分解方法对中的噪声进行分离得到无噪声的图像块;S5:对无噪声的图像块进行重新组合得到无噪声的低维流形L’;S6:逆变换低维流形L’得到无噪声高光谱图像X’。本发明对高光谱图像不仅拥有较好的细节重建性能,而且还能完好的保留图像的边缘。
技术关键词
图像块
无噪声
图像降噪方法
张量分解方法
收缩阈值算法
矩阵
变量
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