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摘要
针对高光谱图像在获取过程中存在多种不同程度退化的问题,提出一种基于张量截断核范数和空谱全变差正则化模型,实现了高光谱图像的超分辨重构。首先分析高光谱图像的两种先验信息:空谱低秩先验和空谱稀疏先验;利用空谱低秩先验建立基于张量截断核范数的低秩约束模型,实现对秩函数的准确逼近;利用空谱稀疏先验建立空谱全变差正则化模型,有效地保持图像的边缘信息;最后结合两种模型的优势,建立基于张量截断核范数和空谱全变差正则化的高光谱图像重构模型。实验结果表明新模型提高了视觉质量,与目前最新的超分辨率重构模型相比,本文方法的平均峰值信噪比提高了0.8dB。新模型充分利用高光谱图像的空间和光谱稀疏低秩先验,针对模糊化和下采样后的高光谱图像,能够有效实现高光谱数据的超分辨率重构。
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