研究目的
本文提出了一种新的高光谱图像去噪方法，将奇异值部分和（PSSV）与超像素分割相结合，命名为SS-PSSV，该方法能有效去除噪声。
研究成果
所提出的SS-PSSV方法在三个高光谱数据集上的实验表明，其在高光谱去噪领域优于其他对比方法。
研究不足
该论文未明确提及局限性，但潜在的优化方向可能包括对参数选择的敏感度以及运行时间的可扩展性。
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通过最小化奇异值部分和与超像素分割的高光谱图像去噪
DOI：10.1016/j.neucom.2018.11.039
期刊：Neurocomputing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
高光谱图像（HSIs）在采集过程中常受到噪声干扰，从而显著降低其判别能力。因此，高光谱去噪成为应用前的关键预处理步骤。本文提出一种结合奇异值部分和（PSSV）与超像素分割的新型高光谱去噪方法——SS-PSSV，能有效去除噪声?；谕恍藕挪煌ǘ渭浯嬖诟叨认喙匦缘奶氐悖赏浦鞑ǘ渭渚哂械椭忍匦?。为此采用PSSV方法，并为更好挖掘像素的低秩属性，引入超像素分割技术，使高光谱中相似度高的像素尽可能归入同一子块。大量实验表明，该算法性能优于现有最优方法。
作者：
Yang Liu，Caifeng Shan，Quanxue Gao，Xinbo Gao，Jungong Han，Rongmei Cui
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