高光谱去噪 低秩矩阵 tv正则
高光谱去噪是指在高光谱数据中消除噪声的过程。在高光谱图像中，噪声常常会干扰到图像的真实信息，降低图像的质量和可用性。因此，高光谱去噪是高光谱图像处理中非常重要的一步。
低秩矩阵和TV（Total Variation）正则项是两种常用的高光谱去噪方法。
低秩矩阵方法假设高光谱数据的噪声是随机的，而图像的信息是具有一定规律性的。因此，可以通过将高光谱数据矩阵近似分解为低秩矩阵和噪声矩阵的和，来实现去噪的目的。低秩矩阵方法通常使用奇异值分解（SVD）来实现矩阵的低秩分解。通过保留主要的奇异值，去除噪声，以恢复出图像的真实信息。
正则化粒子滤波TV正则项则是一种基于图像的梯度变化的正则化方法。它假设高光谱图像的噪声在空间上是局部化的，即噪声扰动相对较小，可以通过最小化图像的总变差来去除。总变差是指图像灰度值在空间上的变化程度，可以通过计算图像的梯度来表示。通过最小化总变差，可以平滑图像并减少噪声的影响。
实际应用中，一般会综合使用多种方法来进行高光谱去噪，如低秩矩阵方法和TV正则方法的组合。这样可以充分利用不同方法的优势，提高去噪效果，还原出高质量的高光谱图像。

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