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罗琼

作品数:2 被引量:3H指数:1
供职机构:中国科学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇去噪
  • 2篇全变分
  • 2篇范数
  • 2篇变分
  • 2篇P
  • 1篇图像
  • 1篇图像去噪
  • 1篇去噪模型
  • 1篇光谱图像
  • 1篇高光谱图像
  • 1篇边信息
  • 1篇DTV
  • 1篇E-3

机构

  • 2篇中国科学院
  • 2篇中国科学院大...

作者

  • 2篇唐延东
  • 2篇罗琼
  • 2篇韩志
  • 2篇罗琼
  • 1篇张少杰

传媒

  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇计算机应用研...

年份

  • 1篇2023
  • 1篇2021
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于边信息的高光谱图像恢复模型被引量:3
2021年
在高光谱图像(HSI)恢复中,如何在模型中有效嵌入先验信息和正确建模噪声一直是研究的两个重点。边信息作为一种基于域的先验知识已经在许多方向取得了成功,然而在高光谱去噪领域仍未受到关注。为了将这种领域知识与高光谱恢复模型自然耦合,提出的方法采用双线性映射的方式将边信息链接到表示观测数据潜在低秩结构的底层矩阵,并使用E-3DTV(enhanced 3-D total variation)正则编码了HSI局部平滑先验。此外该方法使用L p范数进行噪声建模,进一步增强对腐败的鲁棒性。该方法在两个数据集、七种加噪方式下与五种竞争方法在三个数值指标上进行了比较,结果充分反映了提出方法对复杂噪声场景的有效性和鲁棒性。
张少杰张少杰罗琼罗琼
关键词:边信息
基于p范数的E-3DTV高光谱去噪模型
2023年
三维全变分(3DTV)编码了高光谱图像的局部平滑结构,通过假设沿着空间和频谱模式计算的梯度图具有独立且相同的稀疏结构来计算该正则项。然而,实际情况下梯度图通常在所有波段上具有不同而相关的稀疏结构。增强的3DTV正则(E-3DTV)的提出很好地解决了这个问题。除了对图像本身的知识编码以外,对其中复杂而未知的噪声进行正确的建模也是至关重要的。然而,与E-3DTV有关的工作目前只对基于1范数的噪声模型进行了探索。为了进一步提高对高光谱中复杂未知噪声的拟合能力,提出基于p范数的E-3DTV去噪模型,实验证明所提出的方法优于基于1范数的方法并在所有竞争方法中收获了最优的结果。
罗琼罗琼陈希爱韩志
共1页<1>
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