CN112862729A - 一种基于特征曲线指导的遥感图像去噪方法 - Google Patents
一种基于特征曲线指导的遥感图像去噪方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112862729A CN112862729A CN202110337926.XA CN202110337926A CN112862729A CN 112862729 A CN112862729 A CN 112862729A CN 202110337926 A CN202110337926 A CN 202110337926A CN 112862729 A CN112862729 A CN 112862729A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- remote sensing
- sensing image
- characteristic curve
- equation
- denoising
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 claims description 5
- 241000893313 Helochara delta Species 0.000 claims description 3
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 3
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 claims description 2
- 239000011541 reaction mixture Substances 0.000 claims description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 14
- 101100173586 Schizosaccharomyces pombe (strain 972 / ATCC 24843) fft2 gene Proteins 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10032—Satellite or aerial image; Remote sensing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20048—Transform domain processing
- G06T2207/20056—Discrete and fast Fourier transform, [DFT, FFT]
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明提供了一种基于特征曲线指导的遥感图像去噪方法，包括：获取包含噪音的遥感图像；在包含噪音的遥感图像中使用凸先验约束的CV模型获得特征曲线的距离符号函数φ(f)；根据所述距离符号函数构建遥感图像去噪的变分模型；所述变分模型的正则项为一个二阶项和一个一阶项；求解所述变分模型，获得求解完毕的变分模型；输入包含噪音的遥感图像，利用所述求解完毕的变分模型去噪，得到去噪后的遥感图像。本发明通过特征曲线的指导，其可以使遥感图像很好的保持特征的同时又可以较好的恢复光滑区域。
Description
技术领域
本发明涉及遥感像去噪领域，尤其涉及一种基于特征曲线指导的遥感图像去噪方法。
背景技术
遥感图像是一种通过在飞机、卫星等移动平台上布置传感器获得的对地表观测的影像。作为对地表观测的主要形式之一，遥感图像有着很多的优点。遥感图像可以直观形象的表明地表上信息的位置属性、类别属性和状态属性等，从而在各行各业中有着广泛的应用。例如：农业、军事、救灾等行业。近些年，随着成像技术的提升，遥感图像的空间分辨率大幅度的提升，应用场景也愈加广泛。但是，在遥感图像的获取过程中，不可避免地出现了一些噪音。这些噪音极大的影响了遥感图像的可视化效果和图像处理算法的表现。因此，在对遥感图像的信息进行提取一些有意义的特征(如区域分割、边界提取和目标检测等)之前，遥感图像的去噪工作是必不可少的。但是在去噪的同时，需要保持其空间分辨率的同时，还需要保持住边界特征和纹理特征，而且还不能引入一些严重的人造现象，要达到这一目标在目前仍然是一项具有挑战性的研究工作。遥感图像的噪音去除是遥感图像后处理的基础，对于遥感图像的信息的提取有着重要的意义。所以遥感图像的噪音去除问题受到了各国研究者的广泛关注，一直都为研究的热点问题。因此，开展遥感图像的噪音去除的研究对于促进遥感技术的发展具有重要意义。
目前遥感图像的噪音去除的方法主要是基于非局部滤波的方法、变分的方法和基于深度学习的方法。基于非局部滤波的方法，由于可以非常好的识别细节信息，所以通常可以得到非常好的噪音去除结果。但是由于其在没有特征的地方也会尝试去识别本该没有的特征，所以会出现一些令人烦恼的人造现象，例如笔刷(NLM),鬼影(BM3D)。基于变分的方法的话，由于其较好的保边能力和更好的恢复均匀区域的效果，大量的研究在此基础上进行了大量的工作。但是这些优秀的方法也会不可避免地会引入一些人造现象，例如阶梯现象(TV)，模糊边(TGV)等。基于深度学习的方法，他们都可以非常好的去除噪音，但是其结果会非常依赖所选择的训练的数据集。正如上所示，以上提及的优秀的去噪方法的结果中都会出现一些人造现象，例如鬼影、笔刷、阶梯现象和边界模糊等。为了解决这些问题，我们提出了一种基于特征曲线指导的遥感图像去噪变分模型。该模型的正则项为一个二阶项和一个一阶项。通过特征曲线的指导，该模型可以良好的区分特征区域。有特征曲线的区域一阶项起主导作用，无特征曲线的区域二阶项起主导作用，从而可以在很好的保特征的同时还能较好的恢复光滑区域。
发明内容
有鉴于此，针对以上技术问题，本发明提出一种基于特征曲线指导的遥感图像去噪方法。该方法主要包括一个去噪变分模型，模型的正则项分别包含一个二阶项和一个一阶项。通过特征曲线的指导，该模型可以良好的区分特征区域。有特征曲线的区域一阶项起主导作用，无特征曲线的区域二阶项起主导作用，从而可以在很好的保特征的同时还能较好的恢复光滑区域。针对该模型，本发明同时提出了一种有效快速的求解方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于特征曲线指导的遥感图像去噪方法，其包括以下步骤：
S101：获取包含噪音的遥感图像；在包含噪音的遥感图像中使用凸先验约束的CV模型获得特征曲线的距离符号函数φ(f)；
S102：根据所述距离符号函数构建遥感图像去噪的变分模型；所述变分模型的正则项为一个二阶项和一个一阶项；
S103：求解所述变分模型，获得求解完毕的变分模型；
S104：输入包含噪音的遥感图像，利用所述求解完毕的变分模型去噪，得到去噪后的遥感图像。
进一步地，步骤S101中具有凸先验约束的CV模型具体如式(1)所示：
其中，
f为受到噪音破坏的遥感图像，φ(f)为相应的特征曲线的距离符号函数；H、δ分别为赫维赛德函数、狄拉克函数，c1、c2则为固定的常数；λ1、λ2>0为的常值参数；
Δ则分别为梯度算子和拉普拉斯算子。
进一步地，步骤S102中所述变分模型具体如式(4)所示：
式(4)中，f、u分别为受到噪音破坏、恢复得到的遥感图像；
一阶梯度算子
二阶梯度算子
i、j是遥感图像像素的位置；
分别为水平方向、竖直方向上的前向差分算子，
分别为水平方向、竖直方向上的后向差分算子；α>0为数据项系数，用来平衡数据项和正则项的权重。
进一步地，步骤S103中对所述变分模型求解，具体包括以下步骤：
使用分裂变量法和交替乘子法将式(4)转换为式(5)：
式(5)的增广拉格朗日形式如式(6)所示：
式(6)中，λt,λw>0为拉格朗日乘子，rt,rw>0为惩罚项系数；
将式(6)分解为式(7)、(8)、(9)三个子问题求解：
进一步地，对于式(7)中的子问题，固定u，w,求解t，得到其解为：
式(10)中，
进一步地，对于式(8)中的子问题，固定u，t，求解w，得到其解为式(11)：
式(11)中，
对于式(9)中的子问题，固定w，t，求解u，得到其解为式(12)：
式(12)中，div1、div2分别是
对应的散度算子；
分别为逆向傅里叶变换、傅里叶变换。
本发明提供的有益效果是：通过特征曲线的指导，使遥感图像很好的保持特征的同时又可以较好的恢复光滑区域。
附图说明
图1是本发明一种基于特征曲线指导的遥感图像去噪方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地描述。
请参考图1，一种基于特征曲线指导的遥感图像去噪方法，包括以下：
S101：获取包含噪音的遥感图像；在包含噪音的遥感图像中使用凸先验约束的CV模型获得特征曲线的距离符号函数φ(f)；
S102：根据所述距离符号函数构建遥感图像去噪的变分模型；所述变分模型的正则项为一个二阶项和一个一阶项；
S103：求解所述变分模型，获得求解完毕的变分模型；
S104：输入包含噪音的遥感图像，利用所述求解完毕的变分模型去噪，得到去噪后的遥感图像。
步骤S101中具有凸先验约束的CV模型具体如式(1)所示：
其中，
f为受到噪音破坏的遥感图像，φ(f)为相应的特征曲线的距离符号函数；H、δ分别为赫维赛德函数、狄拉克函数，c1、c2则为固定的常数；λ1、λ2>0为的常值参数；
Δ则分别为梯度算子和拉普拉斯算子。假设有p＝(p1,p2)，则
通过对具有凸先验约束的CV模型(式1)进行求解，可以得到受到噪音破坏的遥感图像的特征曲线的距离符号函数φ(f)。
步骤S102中所述变分模型具体如式(4)所示：
式(4)中，f、u分别为受到噪音破坏、恢复得到的遥感图像；
一阶梯度算子
二阶梯度算子
i、j是遥感图像像素的位置；
分别为水平方向、竖直方向上的前向差分算子，
分别为水平方向、竖直方向上的后向差分算子；α>0为数据项系数，用来平衡数据项和正则项的权重。
步骤S103中对所述变分模型求解，具体包括以下步骤：
使用分裂变量法和交替乘子法将式(4)转换为式(5)：
式(5)的增广拉格朗日形式如式(6)所示：
式(6)中，λt,λw>0为拉格朗日乘子，rt,rw>0为惩罚项系数；假设有p＝(p1,p2)，则〈p1,p2>＝p1 2+p2 2。
将式(6)分解为式(7)、(8)、(9)三个子问题求解：
对于式(7)中的子问题，固定u，w,求解t；对式(7)化简得到式(10)：
对于式(10)，若有|φ(f)|＝0，则式(10)的解为t＝0。否则，则将式(10)转化为以下式(11)进行求解：
式(11)可以变为逐像素求解的子问题：
其中
对于式(12)有以下形式的封闭解：
则，对于式(7)中的子问题，其解如式(14)所示：
对于式(8)中的子问题，固定u，t，求解w；对于式(8)化简为式(15)：
对于式(15)，若有|φ(f)|＝1，则式(15)的解为
否则，则将式(15)转化为以下形式进行求解：
式(16)可以变为逐像素求解的子问题：
其中
对于式(17)有以下形式的封闭解：
则对于式(8)中的子问题，其解的形式如式(19)所示：
对于式(9)中的子问题，固定w，t，求解u；对于式(9)简化为式(20)：
由于式(20)是一个二次最小化问题，可以得到其一阶最优条件为式(21)：
其中div1、div2分别是
对应的散度算子。对于式(21)，可以使用快速傅里叶变换求得u的解，如式(22)所示：
为了更清晰的说明本发明的思想，下面以使用MATLAB R2017b对基于特征曲线指导的遥感图像去噪方法的实施例进行进一步的说明。
步骤(1)、使用imread函数读取具有噪声的遥感图像f。
步骤(2)、设置相关的参数，正则项参数α、截断函数参数τ、惩罚项系数rt，rw、最大迭代次数K、迭代容差tol_out。
步骤(3)、初始化λw、λt＝0,u＝f,
步骤(4)、将具有噪声的遥感图像f输入到带凸先验的CV模型的代码中，获得具有噪声的遥感图像f的特征曲线的符号距离函数φ(f)。
步骤(5)、进入迭代程序，如果迭代次数大于K，或者两次输出结果u之间的l2范数小于迭代容差tol_out，则退出迭代，输出噪声去除后的遥感图像。
步骤(6)、求解t问题。令
对q重新赋值q＝sqrt(qx 2+qy 2)。遍历每一个像素，重复以下操作。使用if语句进行判断|φ(f)|是否等于0。如果等于0，则ti,j＝0；否则，
步骤(7)、求解w问题。令
对p重新赋值p＝sqrt(px 2+py 2)。遍历每一个像素，重复以下操作。使用if语句进行判断|φ(f)|是否等于1。如果等于1，则wi,j＝p；否则，
步骤(8)、求解u问题。令
temp3＝rt*fft2(div2t)-α*fft2(f)
+rw*fft2(div1w)，则
步骤(9)、更新拉格朗日乘子。
步骤(10)、如果迭代次数大于K，或者两次输出结果u之间的l2范数小于迭代容差tol_out，则退出迭代，输出噪声去除后的遥感图像。
本发明的有益效果是：基于特征曲线指导的遥感图像去噪方法，可以在很好的保特征的同时还能较好的恢复光滑区域，并且具有非常好的适用性、有效性、稳定性和扩展性。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于特征曲线指导的遥感图像去噪方法，其特征在于：包括：以下步骤：
S101：获取包含噪音的遥感图像；在包含噪音的遥感图像中使用凸先验约束的CV模型获得特征曲线的距离符号函数φ(f)；
S102：根据所述距离符号函数构建遥感图像去噪的变分模型；所述变分模型的正则项为一个二阶项和一个一阶项；
S103：求解所述变分模型，获得求解完毕的变分模型；
S104：输入包含噪音的遥感图像，利用所述求解完毕的变分模型去噪，得到去噪后的遥感图像。
2.一种基于特征曲线指导的遥感图像去噪方法，其特征在于：步骤S101中具有凸先验约束的CV模型具体如式(1)所示：
其中，
f为受到噪音破坏的遥感图像，φ(f)为相应的特征曲线的距离符号函数；H、δ分别为赫维赛德函数、狄拉克函数，c1、c2则为固定的常数；λ1、λ2＞0为的常值参数；
Δ则分别为梯度算子和拉普拉斯算子。
3.如权利要求1所述的一种基于特征曲线指导的遥感图像去噪方法，其特征在于：步骤S102中所述变分模型具体如式(4)所示：
式(4)中，f、u分别为受到噪音破坏、恢复得到的遥感图像；
一阶梯度算子
二阶梯度算子
i、j是遥感图像像素的位置；
分别为水平方向、竖直方向上的前向差分算子，
分别为水平方向、竖直方向上的后向差分算子；α＞0为数据项系数，用来平衡数据项和正则项的权重。
4.如权利要求3所述的一种基于特征曲线指导的遥感图像去噪方法，其特征在于：步骤S103中对所述变分模型求解，具体包括以下步骤：
使用分裂变量法和交替乘子法将式(4)转换为式(5)：
式(5)的增广拉格朗日形式如式(6)所示：
式(6)中，λt，λw＞0为拉格朗日乘子，rt，rw＞0为惩罚项系数；
将式(6)分解为式(7)、(8)、(9)三个子问题求解：
5.如权利要求4所述的一种基于特征曲线指导的遥感图像去噪方法，其特征在于：对于式(7)中的子问题，固定u，w，求解t，得到其解为：
式(10)中，
6.如权利要求4所述的一种基于特征曲线指导的遥感图像去噪方法，其特征在于：对于式(8)中的子问题，固定u，t，求解w，得到其解为式(11)：
式(11)中，
7.如权利要求4所述的一种基于特征曲线指导的遥感图像去噪方法，其特征在于：对于式(9)中的子问题，固定w，t，求解u，得到其解为式(12)：
式(12)中，div1、div2分别是
对应的散度算子；
分别为逆向傅里叶变换、傅里叶变换。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110337926.XA CN112862729B (zh) | 2021-03-30 | 2021-03-30 | 一种基于特征曲线指导的遥感图像去噪方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110337926.XA CN112862729B (zh) | 2021-03-30 | 2021-03-30 | 一种基于特征曲线指导的遥感图像去噪方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112862729A true CN112862729A (zh) | 2021-05-28 |
| CN112862729B CN112862729B (zh) | 2022-09-06 |
Family
ID=75993210
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110337926.XA Active CN112862729B (zh) | 2021-03-30 | 2021-03-30 | 一种基于特征曲线指导的遥感图像去噪方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112862729B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113298836A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-08-24 | 天津市测绘院有限公司 | 一种顾及要素轮廓强度的遥感图像薄云去除方法及系统 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120224781A1 (en) * | 2011-03-02 | 2012-09-06 | Xue-Cheng Tai | Methods and systems for generating enhanced images using euler's elastica model |
| CN107705265A (zh) * | 2017-10-11 | 2018-02-16 | 青岛大学 | 一种基于总曲率的sar图像变分去噪方法 |
| CN108428216A (zh) * | 2018-01-16 | 2018-08-21 | 辽宁师范大学 | 基于散布矩阵特征的二阶偏微分方程遥感图像去噪方法 |
| CN109102477A (zh) * | 2018-08-31 | 2018-12-28 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于非凸低秩稀疏约束的高光谱遥感图像恢复方法 |
| CN112288640A (zh) * | 2020-07-21 | 2021-01-29 | 中国地质大学（武汉） | 一种抑制sar图像相干斑噪声的方法、系统和终端设备 |
| CN112561820A (zh) * | 2020-12-17 | 2021-03-26 | 三峡大学 | 一种适用于超声图像去噪的自适应加权混合总变分方法 |
-
2021
- 2021-03-30 CN CN202110337926.XA patent/CN112862729B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120224781A1 (en) * | 2011-03-02 | 2012-09-06 | Xue-Cheng Tai | Methods and systems for generating enhanced images using euler's elastica model |
| CN107705265A (zh) * | 2017-10-11 | 2018-02-16 | 青岛大学 | 一种基于总曲率的sar图像变分去噪方法 |
| CN108428216A (zh) * | 2018-01-16 | 2018-08-21 | 辽宁师范大学 | 基于散布矩阵特征的二阶偏微分方程遥感图像去噪方法 |
| CN109102477A (zh) * | 2018-08-31 | 2018-12-28 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于非凸低秩稀疏约束的高光谱遥感图像恢复方法 |
| CN112288640A (zh) * | 2020-07-21 | 2021-01-29 | 中国地质大学（武汉） | 一种抑制sar图像相干斑噪声的方法、系统和终端设备 |
| CN112561820A (zh) * | 2020-12-17 | 2021-03-26 | 三峡大学 | 一种适用于超声图像去噪的自适应加权混合总变分方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| GUO, M.ET.AL: "A novel truncated nonconvex nonsmooth variational method for SAR image despeckling", 《REMOTE SENSING LETTERS》 * |
| 刘巧红等: "改进的二阶总广义变分图像去噪算法", 《计算机工程与应用》 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113298836A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-08-24 | 天津市测绘院有限公司 | 一种顾及要素轮廓强度的遥感图像薄云去除方法及系统 |
| CN113298836B (zh) * | 2021-06-29 | 2023-03-14 | 天津市测绘院有限公司 | 一种顾及要素轮廓强度的遥感图像薄云去除方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112862729B (zh) | 2022-09-06 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP2329655B1 (en) | Apparatus and method of obtaining high resolution image | |
| CN102326379B (zh) | 从图像中去除模糊的方法 | |
| CN111369457B (zh) | 稀疏判别张量鲁棒性pca的遥感图像去噪方法 | |
| CN106920220B (zh) | 基于暗原色和交替方向乘子法优化的湍流图像盲复原方法 | |
| CN110675347B (zh) | 一种基于组稀疏表示的图像盲复原方法 | |
| CN106709881A (zh) | 一种基于非凸低秩矩阵分解的高光谱图像去噪方法 | |
| CN109584319A (zh) | 一种基于非局部低秩和全变分的图像压缩感知重构算法 | |
| CN110796616B (zh) | 基于范数约束和自适应加权梯度的湍流退化图像恢复方法 | |
| Mandal et al. | Noise adaptive super-resolution from single image via non-local mean and sparse representation | |
| CN112215773B (zh) | 基于视觉显著性的局部运动去模糊方法、装置及存储介质 | |
| CN113962908B (zh) | 气动光学效应大视场退化图像逐点校正复原方法及系统 | |
| CN112288640B (zh) | 一种抑制sar图像相干斑噪声的方法、系统和终端设备 | |
| Siravenha et al. | Evaluating inpainting methods to the satellite images clouds and shadows removing | |
| CN114820352A (zh) | 一种高光谱图像去噪方法、装置及存储介质 | |
| Wen et al. | Hybrid BM3D and PDE filtering for non-parametric single image denoising | |
| CN112862729B (zh) | 一种基于特征曲线指导的遥感图像去噪方法 | |
| CN107730468A (zh) | 一种无人机模糊噪声图像下清晰图像的恢复方法 | |
| Wang et al. | Hyperspectral unmixing via plug-and-play priors | |
| Wang et al. | Group-based hyperspectral image denoising using low rank representation | |
| Wang et al. | L 0 gradient regularized low-rank tensor model for hyperspectral image denoising | |
| CN112634167A (zh) | 一种全变差协同范数约束迭代投影的高光谱图像滤波方法 | |
| CN107085839A (zh) | 基于纹理增强与稀疏编码的sar图像降斑方法 | |
| CN114757912A (zh) | 基于图像融合的材料损伤检测方法、系统、终端及介质 | |
| CN113592738A (zh) | 一种水下扭曲图像复原方法 | |
| CN112927169A (zh) | 一种基于小波变换和改进的加权核范数最小化的遥感影像去噪方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |