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📋📋📋本文目錄如下：🎁🎁🎁
目錄
💥1 概述
📚2 運作結果
🎉3 參考文獻
🌈4 Matlab代碼實作
💥1 概述
文獻來源：
本文介紹了一種基于時空總變化的高光譜去噪算法。去噪問題被表述為混合降噪問題。已經考慮了一種通用噪聲模型，該模型不僅考慮了高斯噪聲，還考慮了稀疏噪聲。利用空間次元的二維總變化和光譜次元上的一維總變化，利用了高光譜圖像的固有結構。去噪問題被表述為一個優化問題，其解決方案是使用分裂布雷格曼方法推導的。實驗結果表明，所提算法能夠顯著降低真實噪聲高光譜圖像的噪聲。所提出的算法已與現有的先進方法進行了比較。定量和定性結果表明，所提算法在峰值信噪比、結構相似性和視覺品質方面具有優越性。
📚2 運作結果
部分代碼：
%% Some initializations
[m,n,dim]=size(noisy); mn=m*n;
y=reshape(noisy,mn*dim,1);
b1=zeros(mn*dim,1); x=y;b2=b1; p=b1;q=b1; s=b1;
% Make total variation matrix
Dh=TVmatrix(m,n,'H');
Dv=TVmatrix(m,n,'V');
D=opTV1(dim);D=D';
D1=kron(D',Dh); D2=kron(D',Dv);
%D1=KronProd({Dh,D'}); D2=KronProd({Dv,D'});
%% Main iteration
for i=1:maxiter
%solve subproblem for x
bigY=(y-s)+nu*D1'*(p-b1)+nu*D2'*(q-b2);
[x,~]=lsqr(@afun,bigY,1e-15,10,[],[],x);
p=SoftTh(D1*x+b1,mu/nu);
q=SoftTh(D2*x+b2,mu/nu);
s=SoftTh(y-x,lambda);
%Update B1,B2 and B3
b1=b1+D1*x-p;
b2=b2+D2*x-q;
if rem(i,10)==0
fprintf('%d iterations done of %d \n ',i,maxiter);
end
end
denoised=reshape(x,m,n,dim);
%% This is a function handle used in LSQR
function y = afun(x,str)
tempval= nu*((D1'*(D1*x))+(D2'*(D2*x)))+ x;
switch str
case 'transp'
y = tempval;
case 'notransp'
y = tempval;
end
end
end
%% Soft Thresholding
function X=SoftTh(B,lambda)
X=sign(B).*max(0,abs(B)-(lambda/2));
end
%% Total Variation
%This function will generate total variation operator for an image of size
%mxn. Both horizontal and vertical total variation operators can be made
%using this code.
function opD=TVmatrix(m,n,str)
if str=='H' % This will give matrix for Horizontal Gradient
D = spdiags([-ones(n,1) ones(n,1)],[0 1],n,n);
D(n,:) = 0;
D = kron(D,speye(m));
elseif str=='V' %This will give matrix for Verticle Gradient
D = spdiags([-ones(m,1) ones(m,1)],[0 1],m,m);
D(m,:) = 0;
D = kron(speye(n),D);
end
opD=D;
end
%% This function will generate total variation operator for 1D signals
function opD=opTV1(m)