Fjärranalysbilder förorenas ofta av randbuller, vilket leder till negativ påverkan 1 på den visuella prestandan. Det är därför nödvändigt att avlägsna randbuller vid efterföljande tillämpningar, t.ex. klassificering, igenkänning osv. Detta papper förbinder sig att ta bort randen buller för att förbättra den 3 visuella kvaliteten på bilder, under tiden bevarar bilddetaljer i randfria regioner. Istället 4 för att lösa den underliggande bilden med olika algoritmer, uppskattar vi först randen buller från de 5 degraderade bilderna, sedan datorisera den slutliga destriping bilden genom skillnaden mellan den kända rand 6 bilden och den uppskattade rand buller. I detta dokument föreslår vi en icke-konvex 0 sparsam modell för 7 fjärranalys av bilder genom att ta full hänsyn till den inneboende riktning och 8 strukturella tidigare band buller, samt den lokalt kontinuerliga egenskapen hos underliggande bild. 9 Dessutom är den föreslagna icke-konvexa modellen löst med en proximal alternerande riktningsmetod av 10 multiplikatorer (PADMM) baserad algoritm och vi ger också motsvarande teoretisk analys av 11 föreslagna algoritm. Omfattande experimentella resultat på simulerade och verkliga data visar att 12 den föreslagna metoden överträffar nyligen state-of-the-art destriping metoder, både visuellt och 13 kvantitativt. 14 Nyckelord: Non-convex 0 sparse modell; PADMM baserad algoritm; Matematisk program med 15 jämvikt begränsningar (MPEC); Stripe buller avlägsnande. 16 Introduktion Stripe buller (alla betecknas som "stripes" i detta papper), som i allmänhet orsakas av inkonsistens 18 av detektion elementet skanning eller påverkan av detektorns rörelse och temperaturförändringar, etc., 19 är ett universellt fenomen i fjärranalys bilder. De kommer att resultera i en dålig påverkan inte bara på 20 visuella kvalitet men också på efterföljande applikationer i fjärranalys bilder. Därför är det nödvändigt 21 att ta bort ränder och samtidigt behålla friska pixlar från de försämrade bilderna. I 22 allmänhet har ränderna starkt riktad och strukturell information, t.ex. pixlar normalt skadade 23 på rad för rad eller kolumn för kolumn. På senare tid har många metoder för att ta bort problem föreslagits, vilket kan vara ungefär 25 uppdelade i tre kategorier, främst filtreringsbaserade metoder, statistiska metoder 26 och optimeringsbaserade metoder. Observera att den föreslagna metoden tillhör kategorin 27 optimeringsbaserade metoder. De filtreringsbaserade metoderna, som är lätta att få fram resultaten med olika filter, har i stor utsträckning använts för fjärranalys av avbildningar, se [1][2][3][4]. År [1], Chen m.fl. Föreslå ett tillvägagångssätt 30 för fjärranalys av bildavledningsuppgifter baserade på ett finit-impulse responsfilter (FIR) i frekvens 31-domänen, samt visa resultaten på de experimentella CMODIS-data. Men den givna metoden 32 leder oundvikligen till ringningar och krusiga artefakter. I [3], wavelet analys och adaptive fourier 33 Inlämnad till MDPI, sidorna 1 -25 www.mdpi.com/journal/ospecificerad version December 26, 2017 in till MDPI 2 av 25 nollfrekvens amplitud normalisering används för hyperspektral bild detriping problem, och 34 denna wavelet-baserad metod visar lovande förmåga för både ränder och slumpmässiga buller. De statistiska metoderna är främst för att analysera fördelningen av ränder. Dessa närmar sig 36 har starka riktningstecken, för att formulera utmärkta föregångare för fjärranalysavbildningen, 37 t.ex. [5][6][7][8][9][10][11]. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. införa en metod baserad på matchande empiriska distributionsfunktioner 38 (EDF) för GOES-7-data, medan begränsningarna och den instabila egenskapen orsakas av antagandet om 39 likheter och regelbundenhet bland ränderna. För att övervinna instabiliteten när ränderna är oregelbundna eller 40 icke-linjära, Rakwatin et al. [9] införa en metod, med hjälp av både histogrammatchning algoritm och lokala 41 minst kvadrater montering, för att ta bort ränderna i Aqua MODIS band 6. I [10], spektral moment motsvarande 42 (SpcMM) metod, som kan ta bort olika frekvenser ränder i ett visst band automatiskt, 43 föreslås för Hyperion bild detriping. Dessutom, Shen et al. [11] Använda en bitvis detriping 44 metod, som använder korrigeringskoefficienter för varje del genom att överväga angränsande normal rad, 45 för ickelinjära och oregelbundna ränder, men det kan inte automatiskt välja en tröskel för att dela upp bilden 46 i olika delar. 47 Nyligen, de optimeringsbaserade metoderna visar överlägsenheter för fjärranalys bild destrippa 48 problem, t.ex., [12-23]. Bilden detripering i allmänhet resulterar i en illa placerad problem som misslyckas 49 för att få en meningsfull, stabil och unik lösning. Därför är en gemensam strategi för felplacerade 50 problem att konstruera en legaliseringsmodell genom att undersöka den underliggande bilden tidigare. För 51 de optimeringsbaserade metoderna fokuserar de på att söka och upptäcka de i sig tidigare 52 kunskaperna för att generera rimliga legaliseringsmodeller. I [17], författarna presenterar en enkelriktad 53 total variational (UTV) modell för MODIS bild ränder avlägsnande genom att helt överväga riktning 54 information om ränder. UTV-modellen motiveras av den klassiska TV-modellen och analysen av 55 riktade ränder. Chang och Al. [21] föreslår en optimeringsmodell som kombinerar UTV med sparsamt 56 tidigare ränder som appliceras på denoiserande och destripering samtidigt. I [22] använder författarna 57 split Bregman iteration metod med en anisotropisk spektral-spatial total variation legalisering till 58 ta bort multispektral bild ränder. Sammanfattningsvis, även om dessa optimeringsbaserade metoder kan ge utmärkta resultat av att ta bort 60 ränder, finns det fortfarande mycket utrymme att förbättra. De flesta av dem genomförs endast från 61 perspektiv av buller avlägsnande, men utan att beakta de typiska egenskaperna hos ränder, t.ex. riktning 62 och strukturella egenskaper. Även om man tar hänsyn till dessa egenskaper, är det svårt att exakt avbilda de typiska egenskaperna hos ränderna, se [24], [25]. Dessutom kan de konstruerade 64 algoritmerna för icke-konvexa modeller, t.ex. 0 sparsamma modeller, inte få den mest exakta lösningen. Dessa motiverar oss att utveckla en mer rimlig modell och effektivt utforma motsvarande 66 algoritm, som teoretiskt sett garanterar konvergensen, för att lösa fjärranalyserna med 67 problem. I detta papper, för att ta bort ränder av fjärranalys bilder, föreslår vi en icke-konvex sparse 69 modell som huvudsakligen består av tre glesa tidigare, inklusive en 0 gles tidigare genom att helt beakta 70 riktning egenskap ränder (y-axis), en 1 gles tidigare genom att beakta diskontinuitet 71 underliggande bild (x-axel) och gleshet ränder genom att beakta den strukturella egenskapen av ränder. Dessutom utformar vi en PADMM-baserad algoritm för att lösa den föreslagna icke-konvexa sparse modellen. I synnerhet 73, konvergensen till KKT punkten av optimeringsproblem är teoretiskt bevisat i 74 arbetet. Resultaten av flera simulerade och verkliga bilder visar att den föreslagna metoden är överlägsen 75 nyligen toppmoderna avledningsmetoder. 76 Bidragen från detta arbete sammanfattas enligt följande 77 1) Med full hänsyn till de latenta tidigare ränderna, formulerar vi en 0 gles modell som skildrar 78 den inneboende glesare karaktären mer exakt än 1 gles modell. 79 2) Vi löser den icke-konvexa modellen med en designad PADMM-baserad algoritm som vi har gett 80 motsvarande teoretisk analys av den föreslagna algoritmen genom detta dokument (se bilaga A). 3) Den föreslagna metoden, som är mindre känslig för relaterade parametrar, överträffar nyligen 82 flera toppmoderna avbildningsmetoder. Konturerna i detta dokument är organiserade enligt följande. I avsnitt 2 presenterar vi kortfattat det tillhörande 84-arbetet. Den föreslagna modellen och detaljerad lösningsalgoritm visas i avsnitt 3. I avsnitt 4 jämför vi 85 den föreslagna metoden med några toppmoderna fjärranalysmetoder, 86 och diskuterar resultaten med olika ränder. Slutligen dras slutsatser i avsnitt 5. Två stycken. Relaterade arbeten 88 2.1. Destriping problemformulering 89 I [17], UTV-modellen kan effektivt hantera fjärranalys av destriping problem, 99 som har visats hålla lovande förmåga på Aqua och Terra MODIS data. Även om 100 TV-modellen bevarar bildens kanter väl, kan den inte exakt avbilda den specifikt riktade egenskapen 101 ränder, och leder till oönskade resultat. UTV-modellen som innebär enkelriktad begränsning kan 102 ta bort ränder utmärkt i tiden inte förstöra de underliggande bilddetaljer. Inspirerad av 103 UTV modellen, vi helt och hållet överväga den inneboende riktning och strukturella tidigare ränder och 104 kontinuerlig egenskapen hos den underliggande bilden. Slutligen bildar vi en enkelriktad och sparsam 105 optimeringsmodell. Detta är en av de viktigaste frågorna som togs upp i rapporten från Europeiska rådet i Lissabon. Den föreslagna metoden 107 Kombinera randmodellen (2) kommer vi att ge den föreslagna optimala modellen med enkelriktad 108 tidigare motiverad av utvidgningen av UTV-modellen. I det följande kommer de detaljerade förklaringarna av den 109 föreslagna modellen och motsvarande lösningsalgoritm att visas. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Den föreslagna modellen 111 3.1.1. Lokal smidighet längs randriktning 112 Observera att den föreslagna modellen (12) liknar modellen i [24], eftersom de båda använder sig av rändernas 127 riktningsegenskaper. Det finns dock fortfarande en viktig skillnad som modellen i [24] 128 upprätthåller 1 norm till y s och 0 norm till s medan vår modell tillämpar 1 norm till s och 0 norm till y s. 129 Det kan ses att vår modell är mer rimlig än modellen i [24], eftersom y s är betydligt 130 mer gles än s. Till exempel, Fig. 1 visar antalet icke-nolltal för s (Fig. 1 a) och 2 s (Fig.   131 1 b ), där s beräknas från en verklig bild exempel med metoden [24], är det tydligt att  på y s är nästan 132 runt 0, medan s är inte. Den 0 normen är det bästa sättet att avbilda sparsamhet, alltså vår modell som 133 genomdriver 0 norm till y s. 134 I vad som följer, kommer vi att visa hur man löser den föreslagna icke-konvexa sparse modellen genom 135 införa den PADMM-baserade algoritmen, samt ge den teoretiska analysen av konvergensen. Detta anslag är avsett att täcka utgifter för tjänstemän och tillfälligt anställda som arbetar inom politikområdet Sysselsättning, socialpolitik och lika möjligheter för kvinnor och män i enlighet med bestämmelserna i Europaparlamentets och rådets förordning (EU, Euratom) nr 966/2012 av den 25 oktober 2012 om finansiella regler för unionens allmänna budget och om upphävande av rådets förordning (EG, Euratom) nr 1605/2002 (EUT L 298, 26.10.2012, s. 1). Lösningen 137 Innan vi löser den föreslagna modellen (12) presenterar vi först ett utmärkt arbete, dvs. ett matematiskt 138 program med jämviktsbegränsningar (MPEC) [31], för att överföra det icke-konvexa 0-regleringsbegreppet 139 till det andra motsvarande. För fordon av kategorierna M1 och N1 ska följande villkor vara uppfyllda: PSNR- och SSIM-prestandan på 32 bilder för ränderna (Per, 100, 0,6) och (NonPer, 50, 0,2). X-axeln representerar varje bild och de kvantitativa resultaten visas i y-axeln. (I) och (II) är PSNR- och SSIM-resultaten för ränderna (Per, 100, 0,6). (III) respektive (IV) representerar rändernas PSNR- respektive SSIM-prestanda (NonPer, 50, 0,2). Vi visar också de trevande resultaten av sex metoder för sex riktiga fjärranalysbilder, som 240 också finns tillgängliga på webbplatsen 8, se bild. 7............................................................ Liknar Fig. 2, de sex verkliga bilder med olika ränder 241 visas i den första raden, och de avtagande resultaten av alla jämförbara metoder presenteras från den 242 andra raden till den sista raden. På bild. 7, För den första, femte och sista verkliga bilder, den föreslagna metoden tar inte bara bort ränder 244 helt, men också bevarar bilden detaljer på randfria regioner väl. Observera att metoderna GSLV 245 och LRSID inte uppnår utmärkta resultat för den första bilden som nämns i deras papper. För kolumn 246 fram finns det också flera randrester med WFAF och SLD, och den breda svarta skuggan 247 områden visas av UTV, GSLV och LRSID metoder. Dessutom lämnar de avtagande resultaten av WFAF 248 och SLD betydande ränder för den andra bilden, och finns fortfarande de wispy ränder för tredje 249 exempel. Enligt flera verkliga experiment visar resultaten den föreslagna metodens allmänna effektivitet 250 och stabilitet. Detta anslag är avsett att täcka utgifter för tjänstemän och tillfälligt anställda som arbetar med politikområdet Sysselsättning, socialpolitik och lika möjligheter för kvinnor och män i enlighet med bestämmelserna i Europaparlamentets och rådets förordning (EU, Euratom) nr 966/2012 av den 25 oktober 2012 om finansiella regler för unionens allmänna budget och om upphävande av rådets förordning (EG, Euratom) nr 1605/2002 (EUT L 298, 26.10.2012, s. Mer diskussion 252 1) Kvalitativ analys. För ytterligare jämförelser av olika avledningsmetoder för 253 simulerade och verkliga fjärranalysbilder visar vi följande två bedömningar. Ett är den 254-medelvärdet för spårprofilen som x-axeln står för en bilds kolumnnummer och y-axeln 255 representerar medelvärdet för varje kolumn, se bild. 8 och Bild. 10................................................................ Den andra är effektspektrumet som 256 x-axeln är den normaliserade frekvensen av en bild, och y-axeln visar den spektrala magnituden med 257 en logaritmisk skala, se bild. 9 och Bild. 11........................................... I simulerade experiment, den genomsnittliga tvärgående profilen för den första bilden av Bild. 2 har visats 259 i Bild. 8............................................................... Lägg märke till den bilden. 8 a) visar den underliggande bildens genomsnittliga tvärgående profil och bild. 8 b) 260 är resultatet av den försämrade bilden. Dessutom, bild. 8 c)-f) är de genomsnittliga tvärgående profilresultaten för 261 de sex detriperingsmetoderna, respektive. Ur ett övergripande perspektiv, bild. 8 d och bild 8 e) har 262 tydliga förändringar av intensitetskontrasten. Jag ser detaljerna, bild. 8 c)-g) har några milda fluktuationer 263 som skiljer sig från den underliggande bilden i bild. 8 a................................................................. Den föreslagna metoden visar de bästa 264 prestanda, eftersom det är nästan samma som den ursprungliga. Dessutom är effektspektrumet resultatet av den andra bilden av Bild. 2 har visats på bild. 9................................................................ 266 Vi betecknar effektspektrumresultaten som Bild. 9 a) - h) som representerar effektspektrumresultaten från 267 den underliggande bilden, den försämrade bilden och de destriperingsresultaten från sex olika metoder. Bilda. 268 9 c- g har fler fluktuationer som tyder på att dessa metoder kan ha striperester eller ta med en 269 8 https://ladsweb.nascom.nasa.gov/ 424 avkänningsdata: En teknisk översyn. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine 2015, 3, 61-85. 425 33, senast ändrad genom Europaparlamentets och rådets förordning (EU, Euratom) nr 966/2012 av den 25 oktober 2012 om finansiella regler för unionens allmänna budget och om upphävande av rådets förordning (EG, Euratom) nr 1605/2002 (EUT L 298, 26.10.2012, s. 1). Dong, B., Zhang, Y. En effektiv algoritm för 0 minimering i wavelet rambaserad bildrenovering. 426 Journal of Scientific Computing 2013, 54, 350–368. Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Fläkt, Y.R.; Huang, T.Z.; Mamma, T.H.; Zhao, X.L. Tecknad-textur bild sönderdelning via icke-konvex låg-rank 428 texturreglering. Journal of the Franklin Institute 2017, 354, 3170-3187. Födelsedatum: 23. 2448-2478. Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Liu, J.; Huang, T.Z.; Selesnick, I.W.; LV, X.G.; Chen, P.Y. Bild restaurering med total variation med 432 överlappande grupp gleshet, Information Sciences. Informationsvetenskap 2015, 295, 232-246. 433 37, senast ändrad genom Europaparlamentets och rådets förordning (EU, Euratom) nr 966/2012 av den 25 oktober 2012 om finansiella regler för unionens allmänna budget och om upphävande av rådets förordning (EG, Euratom) nr 1605/2002 (EUT L 298, 26.10.2012, s. 1). Mei, J.J., Dong, Y.Q.; Huang, T.Z.; Yin, W.T. Cauchy buller avlägsnande av nonconvex ADMM med konvergens 434 38. Ji, T.Y.; Huang, T.Z.; Zhao, X.L.; Mamma, T.H.; Deng, L.J. En icke-konvex tensor grad approximation för tensor 436 slutförande. Tillämpad matematisk modellering 2017, 48, 410-422. 437 39, senast ändrad genom Europaparlamentets och rådets förordning (EU, Euratom) nr 966/2012 av den 25 oktober 2012 om finansiella regler för unionens allmänna budget och om upphävande av rådets förordning (EG, Euratom) nr 1605/2002 (EUT L 298, 26.10.2012, s. 1). Donoho, D.L. Av-buller genom mjuk-thresholding. IEEE transaktioner om informationsteori 1995, 41, 613-627. 438 40 stycken. Wang, Z.; Bovik, A.C.; Sheikh, H.R.; Simoncelli, E.P. Bildkvalitetsbedömning: Från felsynlighet till 439 strukturell likhet. IEEE Transaktioner på bildbehandling 2004, 13, 600-612. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Han, B.S.; Yuan, X.M. På O(1/n) Konvergensen av Douglas Rachford Alternating Direction 441 Method. SIAM Journal om numerisk analys 2012, 50, 700-709. 442 42 stycken. Deng, W.; Yin, W.T. Om den globala och linjära konvergensen av den generaliserade växelriktningsmetoden 443 multiplikatorer. Journal of Scientific Computing 2016, 663, 889–916. 444 43, senast ändrad genom Europaparlamentets och rådets förordning (EU, Euratom) nr 966/2012 av den 25 oktober 2012 om finansiella regler för unionens allmänna budget och om upphävande av rådets förordning (EG, Euratom) nr 1605/2002 (EUT L 298, 26.10.2012, s. 1). Wen, Z.W.; Yang, C.; Liu, X.; Marchesini, S. Alternativa riktningsmetoder för klassisk och ptykografisk 445 fas hämtning. Inversa problem 2012, 28, 115010. 446 44, senast ändrad genom Europaparlamentets och rådets förordning (EU, Euratom) nr 966/2012 av den 25 oktober 2012 om finansiella regler för unionens allmänna budget och om upphävande av rådets förordning (EG, Euratom) nr 1605/2002 (EUT L 298, 26.10.2012, s. 1). Fazel, M.; Pong, T.K.; Sun, D.F.; Tseng, P. Hankel matris rangminimering med applikationer till system 447 identifiering och förverkligande. SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications 2013, 34, 946-977. 448 c 2017 av författarna. Inlämnad till MDPI för eventuell open access-publicering enligt villkoren 449 i licensen Creative Commons Attribution (CC BY) (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
Dou m.fl. REF skapade en 0 gles modell för att uppskatta randbruset i fjärranalysbilden, och sedan fick de den slutliga bilden från skillnaden mellan den kända randbrusbilden och det uppskattade randbruset.
Directional ℓ0 Sparse Modeling for Image Stripe Noise Removal
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}