Sammanfattning av denna webbsida: Fjärranalysbilder har använts inom många områden, såsom stadsplanering, militär och miljöövervakning, men korruption genom stripebuller begränsar dess efterföljande tillämpningar. De flesta befintliga randbuller borttagning (detriping) metoder syftar till att direkt uppskatta de tydliga bilderna från rand bilder utan att ta hänsyn till de inneboende egenskaperna hos rand buller, vilket orsakar bildstrukturen förstörd. I detta dokument föreslår vi en ny destrieringsmetod ur bildnedbrytningsperspektivet, som tar hänsyn till de inneboende egenskaperna hos stripebuller och bildegenskaper. Den föreslagna metoden integrerar enkelriktad total variation (TV) regularisering, grupp sparity regularization, och TV regularisering tillsammans i en bild sönderdelning ram. De två första termerna används för att utnyttja stripe buller egenskaper genom att genomföra statistisk analys, och TV legalisering antas för att utforska den rumsliga bitvis slät struktur randfri bild. Dessutom är ett effektivt alternerande minimeringssystem utformat för att lösa den föreslagna modellen. Omfattande experiment på simulerade och verkliga data visar att vår metod överträffar flera befintliga state-of-the-art destriping metoder i termer av både kvantitativa och kvalitativa bedömningar.
Genom att ta hänsyn till de inneboende egenskaperna hos randens buller och bildegenskaper, integrerade Chen Ref den enkelriktade TV-reglering, grupp gleshet legalisering, och TV-reglering tillsammans i en bild sönderdelning ram och tog bort randen buller genom sin statistiska analys.
Stripe noise removal of remote sensing images by total variation regularization and group sparsity constraint
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}