王晓娜
- 作品数：2 被引量：6H指数：1
- 供职机构：燕山大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：河北省高等学校科学技术研究指导项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于低秩字典学习的高光谱遥感图像去噪被引量：6
- 2016年
- 针对高光谱遥感图像(Hyperspectral Image,HSI)去噪问题,提出了基于非局部低秩字典学习的图像去噪算法。该算法利用高光谱遥感图像各波段之间的强相关性,结合图像非局部自相似性和局部稀疏性提高去噪性能。首先,结合各波段图像的强相关性、非局部自相似性和局部稀疏性建立非局部低秩字典学习模型,然后,利用迭代法求解该模型得到冗余字典和稀疏表示系数,最后,利用冗余字典和稀疏表示系数复原图像。相比较现有先进的算法,由于充分利用了高光谱图像各波段的强相关性这一内在特征,使得该算法能够很好地保持高光谱遥感图像的细节信息,达到了预期效果。
- 张静妙高双喜王晓娜
- 关键词：图像去噪遥感图像字典学习
- 基于高低分辨影像字典学习的稀疏超分辨重建
- 2017年
- 遥感成像的超分辨重建对于提高遥感对象识别成功率非常重要,但在图像重建中会出现样本训练需求量大,从而影响算法效率及重建分辨率等问题。对此,提出单一遥感图像的高低分辨影像字典学习超分辨重建算法。首先,基于现有高分辨遥感影像,经过预处理操作获得具有高低分辨特征的样本训练集;其次,设计稀疏字典联合学习训练方式,并对具有高低分辨特征的样本训练集进行处理,进而获得高低分辨稀疏字典;最后,基于荻取的高低分辨稀疏字典对高分辨遥感影像进行重建,并对所设计算法进行复杂度分析。仿真对比显示,该算法对于字典训练样本需求量较少,并可获得较好的重建效果。
- 张静妙孟宪遵王晓娜
- 关键词：字典学习超分辨重建遥感影像
