ABSTRACT Sekventiella data, såsom videoramar och händelsedata, har i stor utsträckning tillämpats i realvärlden. Som en speciell typ av sekventiella data kan hyperspektralbilder (HSI) betraktas som en sekvens av 2-D-bilder i spektraldimensionen, som effektivt kan användas för att särskilja olika marktäcken enligt spektralsekvenserna. I detta dokument presenteras en ny bullerreduceringsmetod baserad på superpixelbaserad subrymd med låg rankning för hyperspektral bildbehandling. För det första, inom ramen för en linjär blandningsmodell, antas den ursprungliga hyperspektral kuben vara låg i spektraldomänen, som kan representeras genom att dela upp HSI-data i två submatriser av lägre led. Samtidigt, på grund av den höga korrelationen av angränsande pixlar, skulle spektra inom varje område också främja låg rang, och den lokala rumsliga låg rang skulle kunna utnyttjas genom att upprätthålla den nukleära normen inom superpixel-baserade regioner i den upplösta subrymden. Superpixlarna genereras enkelt och effektivt genom att använda toppmoderna superpixelsegmenteringsalgoritmer i den första huvudkomponenten i den ursprungliga HSI. Dessutom har den föreslagna metoden, som drar nytta av sönderdelningen i subrymden, en överväldigande överlägsenhet i beräkningskostnaderna jämfört med de toppmoderna LR-baserade metoderna. Den slutliga modellen kunde effektivt lösas med den utökade Lagrangian metoden. Experimentella resultat på simulerade och verkliga hyperspektrala datamängder bekräftar att den föreslagna metoden ger bättre prestanda än andra moderna denomineringsmetoder när det gäller kvantitativ bedömning och visuell kvalitet. INDEX TERMS Hyperspektral denoisering, subrymd låg rank, superpixel-baserad låg rank, matris nedbrytning, ALM.
I REF, Sun, L. et al. införde en ny metod för bullerminskning i hyperspektrala bilder.
Fast Superpixel Based Subspace Low Rank Learning Method for Hyperspectral Denoising
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}