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基于光谱全变分的高光谱图像去噪算法-MATLAB实现

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简介:
本研究提出了一种基于光谱全变分理论的高光谱图像去噪方法,并在MATLAB中实现了该算法。通过优化光谱和空间信息,有效提升了去噪效果与图像质量。 该软件包提供了用于频谱总变化(STV)降噪算法的MATLAB代码,这是一种适用于高光谱图像的新降噪方法,能够从观测数据中估计整个频谱轴上的噪声水平。STV去噪算法的命令格式为:out_stv = 光谱电视(hyper_noisy, opts);其中 hyper_noisy 是输入图像,opts 是参数设置。输入图像是一个3D噪声图像(即高光谱图像或视频)。在使用该命令前,请将 opts.beta 设置为 [1 1 0.1]。输出结果会存储在变量 out_stv.f 中。更多详细信息请参考随附的用户指南。 有关更多信息和引用文献,可查阅: Chien-Sheng Liao、Joon Hee Choi、Delong Zhang、Stanley H. Chan 和 Ji-Xin Cheng,“通过总变异最小化对受激拉曼光谱图像进行降噪”,物理化学杂志 C,2015 年。

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  • -MATLAB
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    本研究提出了一种基于光谱全变分理论的高光谱图像去噪方法,并在MATLAB中实现了该算法。通过优化光谱和空间信息,有效提升了去噪效果与图像质量。 该软件包提供了用于频谱总变化(STV)降噪算法的MATLAB代码,这是一种适用于高光谱图像的新降噪方法,能够从观测数据中估计整个频谱轴上的噪声水平。STV去噪算法的命令格式为:out_stv = 光谱电视(hyper_noisy, opts);其中 hyper_noisy 是输入图像,opts 是参数设置。输入图像是一个3D噪声图像(即高光谱图像或视频)。在使用该命令前,请将 opts.beta 设置为 [1 1 0.1]。输出结果会存储在变量 out_stv.f 中。更多详细信息请参考随附的用户指南。 有关更多信息和引用文献,可查阅: Chien-Sheng Liao、Joon Hee Choi、Delong Zhang、Stanley H. Chan 和 Ji-Xin Cheng,“通过总变异最小化对受激拉曼光谱图像进行降噪”,物理化学杂志 C,2015 年。
  • MNF.zip_MNFMatlab应用_
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    本资源介绍并实现了利用MNF(Minimum Noise Fraction)算法在Matlab平台下对高光谱图像进行降噪处理的方法,提供详细的代码和案例分析。 高光谱图像MNF算法用于实现高光谱图像的去噪,并且代码包含详尽的注释。
  • 空间化正则化低秩张量
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    本研究提出了一种结合空间光谱总变化正则化和低秩张量分解的方法,有效去除高光谱图像噪声,保持图像细节与结构。 已经提出了几种基于波段的总变化(TV)正规化低秩(LR)模型来消除高光谱图像(HSI)中的混合噪声。这些方法通过将高维HSI数据转换为二维数据,利用了低阶矩阵分解技术,然而这种策略可能导致有用的空间结构信息丢失。此外,基于波段的总变化方法单独处理空间信息的方式也存在局限性。 为了克服这些问题,我们提出了一种新的方法——空间频谱TV正则化低秩张量分解(SSTV-LRTF),用于去除HSI中的混合噪声。一方面,假设高光谱数据位于一个低阶张量中,并且可以通过这种结构来利用其固有的张量特性;基于LRTF的方法在区分干净的低秩图像和稀疏噪声方面非常有效。另一方面,我们假定HSI的空间域是分段平滑的——TV正则化技术在这种假设下能够保留空间上的分段平滑度并有效地去除高斯噪声。 这些观察结果促使我们将LRTF与TV正则化相结合以改善HSI处理效果。为了克服带状电视方法的局限性,我们引入了SSTV正则化来同时考虑局部的空间结构和相邻波段之间的频谱相关性。通过模拟数据和真实世界的数据实验验证表明,所提出的SSTV-LRTF方法在去除高光谱图像中的混合噪声方面优于最新的TV规则化以及基于LR的方法。
  • MATLAB开发——解混与
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  • MATLAB主成
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    本资源包提供MATLAB程序用于处理高光谱图像数据,包括分类和可视化功能。适用于研究与应用领域中对高光谱数据分析的需求。 使用MATLAB进行高光谱数据显示(显示分类后图像)。
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    优质
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