基于NSST与稀疏先验的遥感图像去模糊方法

摘要

针对遥感图像的模糊问题，设计一种基于非下采样剪切波变换与稀疏先验的图像复原算法.首先，利用遥感图像在非下采样剪切波分解下的高频图像的稀疏特性设置先验条件构造图像复原模型；其次，采用交替方向乘子法求解模型；再次，采用软阈值方法对高频图像进行约束处理，在低频图像进行导向滤波处理，以最大可能保留图像的细节信息；最后，将高频图像与低频图像进行重构，对重构后的图像采用卷积神经网络进行深度去噪，最终复原出清晰的图像.将该去模糊算法与H-PNP,GSR,L2TV算法进行实验对比.实验结果表明，该算法能有效去除遥感图像中的模糊和噪声，保留图像的边缘细节，客观评价指标均高于其他3种对比实验算法.

关键词

遥感图像 / 非下采样剪切波变换 / 稀疏先验 / 图像去模糊 / 交替方向乘子法

基金资助

国家自然科学基金(批准号：12171054); 吉林省教育厅科学技术研究项目(批准号：JJKH20230788KJ)