研究目的
提出一种针对高光谱图像（HSI）的新型混合噪声去除方法，该方法同时利用光谱低秩特性和空间非局部自相似性（NSS）特性。
研究成果
该方法通过利用高光谱图像的光谱低秩特性和空间非局部自相似性，有效去除混合噪声，在模拟和真实数据集上均优于其他最先进的去噪方法。
研究不足
该论文未明确提及局限性，但潜在的优化领域可能包括计算效率及对极高维数据的处理。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018年7月22日-2018年7月27日）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于子空间低秩学习与BM4D滤波的高光谱混合去噪方法
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DOI：10.1109/IGARSS.2018.8517367
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
本文提出了一种基于子空间低秩表示与BM4D滤波的新型高光谱图像混合噪声去除方法。该方法基于以下两个事实：首先，高光谱图像中每个类别的光谱位于不同低秩子空间，即在高光谱子空间低秩表示框架下可将数据分解为两个低秩子矩阵；其次，高光谱图像的空间结构具有非局部自相似性(NSS)特性，而BM4D滤波器无需额外参数即可有效利用该特性。通过交替方向乘子法(ADMM)将模型分解为多个子问题，可简便有效地求解。实验结果表明，该方法优于其他现有先进的高光谱图像去噪方法。
作者：
Le Sun，Byeungwoo Jeon
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