非局部低秩张量重建算法

保真度显著提升

该算法融合光谱和空间视角的非局部相似性,并引入超拉普拉斯先验,可同时保留空间结构细节和光谱信息,为快照压缩光谱成像提供高保真重建能力。

Heng, Jiang · Chen, Xu · 刘立林

Optics and Laser Technology 2024

技术优势

保留图像内在结构

基于非凸非局部低秩张量逼近,同时利用光谱维全局相关性和空间维非局部自相似性,避免向量化或矩阵化造成的信息损失。

改善重建质量

引入超拉普拉斯先验并通过非凸p范数正则化,更好地保留光谱和空间结构,在仿真和真实系统上均获得高保真重建结果。

算法可高效求解

基于ADMM框架设计优化算法,并利用广义收缩/阈值算法和快速傅里叶变换加速,使非凸模型可实际部署。

应用场景