基于超像素块聚类与低秩特性的高光谱图像降噪

高光谱图像通常受到高斯噪声、脉冲噪声、死线和条纹等干扰，因此去噪必不可少。现有基于低秩特性的降噪方法通过引入空间信息改善了降噪效果，但由于其只利用了局部相似性或非局部自相似性，而对在光谱维度存在一定结构信息的稀疏噪声去除效果较差。本文提出了基于超像素块聚类与低秩特性的高光谱图像降噪方法，实现了分块的自适应划分与聚类，在较好地保留了局部细节的同时又充分利用了非局部空间自相似性，且实验表明聚类后的超像素块组成的同物分块具有良好的空-谱双重低秩属性。该方法首先对高光谱图像进行超像素分割，再对超像素块进行聚类，得到同物分块；然后对其建立低秩矩阵恢复模型并求解，最终得到降噪后图像。本文分别在模拟数据和真实数据上进行实验，并与其他基于低秩特性的方法进行比较，结果表明：本文方法对混合噪声，尤其是具有一定结构信息的稀疏噪声具有较好的降噪性能。