Abstract-Hyperspectral images (HSI) har använts inom ett brett spektrum av områden, såsom jordbruk, livsmedelssäkerhet, mineralogy, och miljöövervakning, men korrumperas av olika typer av buller gränser dess effektivitet. Representation på låg nivå (LRR) har visat sig vara effektiv när det gäller denominering av HSI-ämnen. Den använder dock bara lokal information för denoisering, vilket leder till ineffektivitet när det lokala bullret är tungt. I detta dokument föreslår vi en metod med grupprepresentation (GLRR) för HSI-denoiseringen. I vår GLRR är en skadad HSI uppdelad i överlappande patchar, liknande patchar kombineras till en grupp, och gruppen rekonstrueras som en helhet med hjälp av LRR. Den föreslagna metoden gör det möjligt att utnyttja både den lokala likheten inom ett plåster och den icke-lokala likheten mellan fläckarna i en grupp samtidigt. De ytterligare ickelokalt liknande fläckarna kan föra in extra strukturell information till de skadade fläckarna, vilket gör det lättare att upptäcka buller som avvikande. LRR appliceras på gruppen av patchar, eftersom de ofördärvade patchar har en inneboende låg rank struktur. Effektiviteten hos den föreslagna GLRR-metoden visas kvalitativt och kvantitativt genom användning av både simulerade och verkliga data i experiment. Index Terms-Denoising, hyperspectral image (HSI), låg rank representation (LRR), ickelokal likhet.
För att samtidigt utnyttja både den lokala likheten inom en HSI-plåster och den icke-lokala likheten mellan patcherna i en grupp, beaktades en ny grupp med låg rankning i REF.
Denoising of Hyperspectral Images Using Group Low-Rank Representation
{'venue': 'IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}