低秩性与光滑性融合于子空间：面向高光谱图像超分辨率的统一张量正则化
数值分析
2026-05-13 v2 数值分析
摘要
高光谱图像超分辨率（HSI-SR）已成为遥感领域的具有挑战性且关键问题。现有方法主要关注基于低秩性和局部光滑性先验的正则化技术。最近，相关总变异被引入张量恢复中，将这些先验整合到单一框架中。但直接应用于HSI-SR受限于高光谱数据维度。本文提出一种统一张量正则器，称为JLRST，联合编码低秩性和局部光滑性先验于子空间框架中。具体而言，我们计算沿三个张量模式对聚类系数张量的梯度，以充分利用HSI中的谱相关性和非局部相似性。通过在子空间系数而非整个高分辨率HSI数据上施加先验，该方法实现了更高的计算效率和准确性。此外，为缓解张量核范数（TNN）引入的偏差，我们引入模式3的对数TNN以处理梯度张量。我们开发了一种具有收敛性的交替方向乘子法（ADMM）来求解所提模型。实验结果表明，我们的方法在HSI-SR中显著优于当前最先进的基于模型的方法。
引用
@article{arxiv.2508.03049,
title = {Low-rankness and Smoothness Meet Subspace: A Unified Tensor Regularization for Hyperspectral Image Super-resolution},
author = {Jun Zhang and Chao Yi and Mingxi Ma and Mengling He and Chao Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.03049},
year = {2026}
}
备注
23 pages, 86 figures