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| 基于非局部相似及加权截断核范数的高光谱图像去噪 | |
| 作者姓名： | 郑建炜 黄娟娟 秦梦洁 徐宏辉 刘志 |
| 作者单位： | 浙江工业大学计算机科学与技术学院 杭州 310023 |
| 基金项目： | 国家重点研发计划项目(2018YFE0126100);;国家自然科学基金(61602413);;浙江省自然科学基金(LY19F030016,LGG20F030008)~~; |
| 摘 要： | 受仪器噪声干扰,高光谱图像(Hyperspectral Image,HSI)往往会受到高斯噪声的破坏,严重影响图像后续处理的精度,因此图像去噪是一项重要的预处理工作.此外,由于高光谱数据维度极高,因此算法效率成为模型应用能力的重要指标.为实现高效H SI去噪,文中首先将高维高光谱图像投影到低维光谱子空间上,从中学习一个... |
| 关 键 词： | 高光谱图像 高斯噪声 核范数 低秩正则化 非局部相似性 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |