研究目的
提出一种新颖的非凸低秩逼近方法，结合加权全变分正则化实现高光谱图像恢复，有效去除混合噪声并获得具有更强鲁棒性的无偏估计。
研究成果
所提出的方法结合了矩阵秩的非凸松弛和局部空间邻域加权光谱-空间全变分，在视觉和定量评估方面均优于现有最先进方法，实现了高光谱图像恢复中稳定且鲁棒的结果。
研究不足
该论文未明确提及研究的局限性。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018年7月22日-2018年7月27日）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于加权全变分正则化的非凸低秩近似高光谱图像恢复方法
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DOI：10.1109/IGARSS.2018.8517993
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
低秩表示已广泛应用于高光谱图像（HSI）恢复领域。现有涉及低秩问题的研究通常采用核范数惩罚方法，但核范数最小化易导致秩分量过度收缩，从而产生建模偏差。本文引入新型非凸惩罚项以获得无偏低秩近似，同时采用局部空间邻域加权光谱-空间总变分（TV）正则化来保持空间结构信息，并利用稀疏l1范数作为稀疏噪声约束条件。最终提出一种创新的高光谱图像非凸低秩松弛恢复模型。大量实验表明，该方法能有效去除混合噪声，获得具有更强鲁棒性的无偏估计结果。
作者：
Hanyang Li，Peipei Sun，Hongyi Liu，Zebin Wu，Zhihui Wei
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