公开(公告)号：CN111738937A

公开(公告)日：2020-10-02

申请号：CN202010466506.7

申请日：2020-05-28

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 朱虎 ,  符志哲 ,  邓丽珍

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于张量分解的总变分遥感图像去条带方法，将遥感图像分解为目标图像和条带噪声及随机噪声的叠加，对各成分分别采用不同的正则项约束构成目标模型：为了保证恢复数据与原始数据之间的相似性，将引入一项非凸数据保真项；同时引入总变分正则项约束目标图像的分段平滑特性；最后，对于条带噪声采用低秩Tucker分解和L21范数联合约束，采用交替方向乘子法给出了一种详细的算法来求解上述模型，实现从原始图像中恢复目标图像，并给出了仿真实验结果验证本发明的可行性和有效性。

公开(公告)号：CN111738937B

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202010466506.7

申请日：2020-05-28

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 朱虎 ,  符志哲 ,  邓丽珍

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于张量分解的总变分遥感图像去条带方法，将遥感图像分解为目标图像和条带噪声及随机噪声的叠加，对各成分分别采用不同的正则项约束构成目标模型：为了保证恢复数据与原始数据之间的相似性，将引入一项非凸数据保真项；同时引入总变分正则项约束目标图像的分段平滑特性；最后，对于条带噪声采用低秩Tucker分解和L21范数联合约束，采用交替方向乘子法给出了一种详细的算法来求解上述模型，实现从原始图像中恢复目标图像，并给出了仿真实验结果验证本发明的可行性和有效性。