研究目的
提出一种新的低秩光谱非局部方法（LRSNL），用于同时去除高光谱图像（HSI）中混合的多种噪声，以提高其视觉质量及目标检测或分类的准确性。
研究成果
提出的LRSNL方法能有效去除高光谱图像中的混合噪声并保留精细的空间结构。LR预清洁与SNL恢复相结合的效果优于仅使用LR或SNL的方法。未来工作可开发针对光谱波段的自适应加权方案。
研究不足
LRSNL对所有光谱波段一视同仁，仅通过计算所有波段的平均值来确定图像块间的相似度。若采用针对不同重要性波段的自适应加权方案，可提升性能表现。
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基于伏安控制的光伏发电弃光量估算
DOI：10.1049/iet-rpg.2019.1003
期刊：IET Renewable Power Generation
出版年份：2020
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
恢复处理对高光谱图像（HSI）预处理至关重要，能提升其视觉质量及目标检测/分类的准确性。本文提出一种新型低秩光谱非局部方法（LRSNL），可同步消除高斯噪声、椒盐脉冲噪声以及条纹和坏点线等固定模式噪声的混合干扰。该方法利用低秩（LR）特性获取预清洁图像块，进而在我们的光谱非局部方法（SNL）中实现更优聚类。SNL方法兼顾光谱与空间信息，在去除混合噪声的同时保留图像精细结构。合成数据与真实数据的实验表明，LRSNL虽结构简单却能有效实现高光谱图像复原。
作者：
Rui Zhu，Mingzhi Dong，Jing-Hao Xue
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