基于低秩逼近的光譜圖像恢復(fù)

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1、基于低秩逼近的光譜圖像恢復(fù)作者姓名馬碧玉學(xué)校導(dǎo)師姓名、職稱石光明教授領(lǐng)域電子與通信工程企業(yè)導(dǎo)師姓名、職稱孫曉艷研究員申請(qǐng)學(xué)位類別工程碩士提交學(xué)位論文日期2014年11月學(xué)校代碼10701學(xué)號(hào)1202121261分類TN82號(hào)TP391密級(jí)公開西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于低秩逼近的光譜圖像恢復(fù)作者姓名：馬碧玉領(lǐng)域：電子與通信工程學(xué)位類別：工程碩士學(xué)校導(dǎo)師姓名、職稱：石光明教授企業(yè)導(dǎo)師姓名、職稱：孫曉艷研究員提交日期：2014年11月SpectralImageRecoveryBasedOnLow-Ra

2、nkApproximationAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinElectronicsandCommunicationEngineeringByMaBiyuSupervisor:ShiGuangmingSunXiaoyanNovember2014西安電子科技大學(xué)學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性（或創(chuàng)新性）聲明秉承學(xué)校嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)風(fēng)和優(yōu)良的科學(xué)道德，本人聲明所呈交的論文是我個(gè)

3、人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝中所羅列的內(nèi)容以外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果；也不包含為獲得西安電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。學(xué)位論文若有不實(shí)之處，本人承擔(dān)一切法律責(zé)任。本人簽名：日期：西安電子科技大學(xué)關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解西安電子科技大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識(shí)產(chǎn)權(quán)單位屬

4、于西安電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件，允許查閱、借閱論文；學(xué)?？梢怨颊撐牡娜炕虿糠謨?nèi)容，允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存論文。同時(shí)本人保證，獲得學(xué)位后結(jié)合學(xué)位論文研究成果撰寫的文章，署名單位為西安電子科技大學(xué)。保密的學(xué)位論文在年解密后適用本授權(quán)書。本人簽名：導(dǎo)師簽名：日期：日期：摘要摘要光譜圖像以其“譜圖合一”的成像特點(diǎn)在遙感探測(cè)和國(guó)防安全等領(lǐng)域有著非常重要的實(shí)際應(yīng)用。在實(shí)際成像過程中由于硬件設(shè)備故障、成像傳感器性能有限等原因使得獲得的光譜圖像存在數(shù)據(jù)丟失、分辨率不足等降質(zhì)問題，嚴(yán)

5、重影響了光譜圖像的后續(xù)處理和使用。為了獲得清晰、高分辨率的光譜圖像，近年來眾多學(xué)者研究如何從低質(zhì)量光譜圖像中對(duì)高質(zhì)量光譜圖像進(jìn)行恢復(fù)，但是現(xiàn)有的光譜圖像恢復(fù)方法仍然主要采用傳統(tǒng)的全變差、離散余弦變換等灰度圖像表示方法，無法有效利用光譜圖像的空間和譜間相關(guān)性，從而導(dǎo)致獲得的恢復(fù)精度有限。在此研究背景下，本文從光譜圖像先驗(yàn)知識(shí)的分析和挖掘入手，圍繞光譜圖像恢復(fù)模型中正則項(xiàng)具有至關(guān)重要作用的特點(diǎn)，對(duì)如何結(jié)合光譜圖像先驗(yàn)特性建立高效正則約束進(jìn)行研究。本文的主要工作和貢獻(xiàn)點(diǎn)在于：1.通過對(duì)光譜圖像先驗(yàn)特性進(jìn)行深

6、入挖掘，指出了光譜圖像的二維空間和一維譜間相關(guān)性最終表現(xiàn)為整個(gè)三維數(shù)據(jù)上的非局部自相似性，并且經(jīng)過統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，光譜圖像的非局部自相似三維圖像塊構(gòu)成的矩陣具有潛在的低秩特性。2.針對(duì)傳統(tǒng)光譜圖像恢復(fù)方法沒有對(duì)光譜圖像的先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行充分利用，難以恢復(fù)出高質(zhì)量的光譜圖像這一問題，本文在核范數(shù)矩陣低秩逼近模型基礎(chǔ)上提出一種基于Schatten-p范數(shù)低秩逼近的光譜圖像恢復(fù)方法。其基本思想是，首先在三維圖像分塊框架下以歐式距離為準(zhǔn)則對(duì)光譜圖像進(jìn)行非局部自相似三維圖像塊匹配，然后根據(jù)光譜圖像非局部自相似圖像塊的

7、先驗(yàn)低秩特性建立高效正則約束，通過利用Schatten-p范數(shù)對(duì)矩陣的秩進(jìn)行非凸近似，得到基于低秩逼近的光譜圖像恢復(fù)模型，最后采用交替優(yōu)化方法對(duì)光譜圖像和低秩矩陣進(jìn)行迭代求解。光譜圖像補(bǔ)全和壓縮感知重建的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，無論從客觀測(cè)試指標(biāo)還是主觀視覺效果來看，本文所提的低秩逼近光譜圖像恢復(fù)方法都能有效克服傳統(tǒng)光譜圖像恢復(fù)方法的缺點(diǎn)，恢復(fù)出的光譜圖像具有更加精細(xì)的邊緣和紋理結(jié)構(gòu)，峰值信噪比更高。關(guān)鍵詞：光譜圖像恢復(fù)，低秩逼近，Schatten-p范數(shù)，數(shù)據(jù)補(bǔ)全，壓縮感知論文類型：應(yīng)用基礎(chǔ)技術(shù)I西安電子

8、科技大學(xué)碩士學(xué)位論文IIABSTRACTABSTRACTSpectralimagewithits”spectrumandspaceinone”imagingcharacteristicplaysanimportantroleinmanypracticalareas,suchasremotesensinganddefensesecurity,etc.Duetothefaultyhardwareandlimitedimagingsensorperforman