基于空间光谱总变化正则化的低秩张量分解高光谱图像去噪方法

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简介：
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。

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基于空间光谱总变化正则化的低秩张量分解高光谱图像去噪方法

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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。

基于超拉普拉斯正则化的单向低秩张量恢复在多光谱图像去噪中的应用

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本文提出了一种结合超拉普拉斯正则化和单向低秩约束的新型算法，用于优化多光谱图像的去噪效果。通过实验验证了该方法的有效性和优越性。最近的研究已经广泛探讨了基于低秩的矩阵/张量恢复方法在多光谱图像（MSI）去噪中的应用。然而，这些研究忽视了一个事实：固有的结构相关性沿空间稀疏性、光谱相关性和非局部自相似性的模式存在差异。在这篇文章中，我们通过仔细分析矩阵和张量情况下的秩属性发现，非局部自相似性是关键因素，并且其他低秩假设可能不成立。这促使我们设计了一个简单而有效的单向低秩张量恢复模型，该模型能够真实地捕捉固有的结构相关性并减少计算负担。然而，在重叠的补丁/立方体聚集过程中，这种低等级模型会遇到振铃伪影问题。以前的方法依赖于空间信息来解决这个问题，但我们采用了一种新的方法：利用MSI中的专有频谱信息进行处理。我们引入了基于分析的超拉普拉斯先验模型对全局频谱结构建模，以间接减轻空间域中的振铃伪影。与现有方法相比，我们的新方法具有多方面的优势：它提供了更合理的固有结构相关性表示、减少了计算时间，并且在重叠区域中产生的伪影较少。我们已经在多个基准上广泛评估了该模型，并发现其显著优于最新的MSI去噪方法。

基于光谱全变分的高光谱图像去噪算法-MATLAB实现

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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。

HSIMATLAB代码-LTDL：低秩张量字典学习法在高光谱图像去噪中的应用

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本研究提出了一种基于LTDL（Low-Rank Tensor Dictionary Learning）的方法，利用MATLAB实现对高光谱图像进行有效去噪。该方法通过低秩张量字典学习技术，显著提升图像的清晰度和质量，在保持细节的同时去除噪声。适用于遥感、医学成像等领域。 HSIMATLAB代码：用于高光谱图像去噪的低阶张量字典学习方法，《TSP2020一种用于高光谱图像去噪的低秩张量字典学习方法》一文中的所有MATLAB代码。数据集来自ICVL，我们通过msi=msi(1:2:size(msi,1),1:2:size(msi,2),:)下采样ICVL数据集。 Demo_DL_syn.m：使用不同方法检测去噪后的JasperRidgeHSI中的目标道路（图7、8）。请在提供预计算的去噪结果的地方运行，您可以在图7和图8中获取结果。 Demo_denoise_ge.m：对带有生成噪声的CAVE-watercolorsHSI进行降噪。需要相关设置以完成操作。

基于目标光谱的高光谱图像混合像素分解方法

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本研究提出了一种创新的高光谱图像处理技术，专注于通过分析目标光谱来有效分解混合像素，提高图像识别精度和细节解析能力。基于目标光谱指导的高光谱图像混合像元分解方法的研究探讨了如何利用特定目标的光谱特性来改善高光谱图像中的混合像元解析精度与效率。这种方法通过引入具体目标的光谱信息，可以更准确地识别和分离复杂背景下的目标物质，提高数据处理的效果及应用价值。

MATLAB开发——高光谱图像解混与去噪

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本项目聚焦于利用MATLAB进行高光谱图像处理，重点研究和实现解混及去噪技术，旨在提升图像质量和分析精度。 Matlab开发：高光谱解混和去噪。演示高光谱混合噪声的解混过程。

基于非凸稀疏和低秩约束的高光谱解混方法

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本研究提出了一种结合非凸优化与低秩逼近的新颖算法，有效提升高光谱图像中的物质成分分离精度，为环境监测、地质勘探等领域提供有力工具。针对高光谱混合像元的丰度矩阵具有行稀疏特性的特点，提出了一种非凸稀疏低秩约束的解混方法。首先建立了高光谱图像模型，并引入了非凸p范数来分别作为丰度系数矩阵的稀疏性和低秩性约束。通过这种方式构建了一个联合考虑低秩和稀疏先验信息的极小化问题，进而提出了一种基于增广拉格朗日交替最小化的求解算法，该方法能够将复合正则化问题分解为多个单一正则化子问题进行迭代计算。实验结果表明，在信噪比较高的情况下，所提出的非凸稀疏低秩约束的高光谱解混方法相较于贪婪算法和传统的凸优化算法具有更高的精度。

基于光谱相似性的高光谱图像超分辨率方法

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本研究提出一种新颖的方法，利用高光谱图像中像素间的光谱相似性进行超分辨率重建。通过增强空间和光谱信息，显著提升图像细节与质量，为遥感、医疗成像等领域提供有力支持。基于光谱相似性的高光谱图像超分辨率算法是一种用于提升高光谱遥感图像空间分辨率的技术。该技术结合了成像技术和光谱分析方法，能够获取从紫外到远红外区域的电磁波数据，并生成包含丰富信息的窄带连续光谱图像。这种技术常被应用于监测植被、土壤湿度、矿物分布及环境污染等场景。在处理高光谱图像的过程中，超分辨率重建是指通过低分辨率图来构建出高质量高空间分辨力的新图的过程。对于这类图像而言，除了提高其物理尺寸外，还需保证每个像素点所携带的光谱信息准确无误。这是因为不同的物质如植物种类和矿物成分等可以通过它们独特的光谱特征加以区分。该算法利用了像元间普遍存在的相似性来优化重建效果。通过将这种光谱上的相近关系作为约束条件，并结合主成分分析（PCA）技术降低数据维度，从而提高计算效率的同时保证图像的分辨率与质量不受影响。具体而言，首先应用结构自相似性的概念提升空间细节；其次利用PCA减少波段数量以加速处理流程；最后基于像元间的光谱一致性构建算法约束项来确保重建结果的真实性和精确性。实验结果显示该方法在提高图像质量和保持原始光谱信息方面优于传统的双三次插值和SRSM等传统技术。此外，这项创新不仅提高了单个通道的超分辨率能力，并且成功扩展到了处理数百乃至上千波段的数据集上，在保证运算效率的同时实现了高精度重建结果。因此它具有广泛的应用前景，尤其是在环境监测、资源勘探、农业评估以及军事侦察等领域中展现出巨大潜力和价值。该研究得到了国家自然科学基金（***）及科技支撑计划项目的资金支持（201），为深入探讨与应用推广奠定了坚实基础。

ATGP_高光谱图像；PCA高光谱分解；混合像元分解；高光谱源码.rar

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本资源包包含用于处理高光谱图像的代码和文档，重点介绍了基于PCA的高光谱数据降维及混合像元分解技术，适用于科研与教学。高光谱图像；高光谱分解_PCA；混合像元分解；高光谱源码.rarrar

基于空间同质性分析的SUNSAL-TV高光谱解混算法的优化方法

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本研究提出了一种针对SUNSAL-TV高光谱解混算法的优化方法，通过引入空间同质性的概念来改进材料分解精度与效率。稀疏回归框架已被广泛应用于解决线性光谱解混问题，因为像素通常由较少的端元混合而成，而不是整个高光谱数据集中的所有可能成分。传统的稀疏分解技术主要关注分析高光谱图像的光谱特性而不考虑空间信息。然而，将空间信息融入算法中可以显著提升其性能。一种名为SUnSAL-TV（可变分裂增强拉格朗日和总变化量的稀疏分解）的方法，在目标函数中除了传统的正则化项外还加入了总变化量的空间平滑度调节器，以改善丰度分数的均匀性。然而，图像中的空间平滑程度因区域而异。本段落提出了一种基于同质性分析的新方法（SUnSAL-TVH），其中通过考虑每个像素的局部均匀性来调整空间正则化项的影响。这种方法不仅更好地适应了不同区域的空间特性，而且被认为在处理噪声时更为稳定和有效。实验结果表明，该算法在综合数据集上的性能优于现有技术。