Abstract-Hyperspectral image (HSI) denoising är ett avgörande förbehandlingsförfarande för att förbättra prestandan för den efterföljande HSI tolkning och applikationer. I detta dokument föreslås en ny djupt lärandebaserad metod för denna uppgift, genom att lära sig en icke-linjär end-to-end kartläggning mellan de bullriga och rena HSIs med en kombinerad rumslig-spektral djup konvolutionella neurala nätverk (HSID-CNN). Både rumslig och spektral information tilldelas samtidigt det föreslagna nätverket. Dessutom används multi-scale funktionsextraktion respektive multi-level funktion representation för att fånga både multi-scale rumsliga-spektral funktion och säkring olika funktioner representationer för den slutliga restaureringen. De simulerade och verkliga dataexperimenten visar att de föreslagna HSID-CNN överträffar många av de vanliga metoderna i både kvantitativa utvärderingsindex, visuella effekter och HSI-klassificeringsnoggrannhet. Index Termer-Hyperspektral bild denoiserande, rumsliga-spektral, konvolutionella neurala nätverk, multi-skalan funktionsextraktion. Q. Yuan är med School of Geodesy och Geomatics och Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan University, Wuhan 430079, Kina (e-post: qqyuan@sgg.whu.edu.cn). Q. Zhang och J. Li är med School of Geodesy och Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, aaronleecool@whu.edu.cn effekter, och atmosfäriska störningar, HSIs ofta lider av olika typer av buller, såsom slumpmässiga buller, rand buller, och döda pixlar [5]-[7]. Detta påverkar i hög grad den efterföljande behandlingen för tolkning och förståelse av information [8] [9] [10]. Därför är det viktigt att minska bullret i HSI och förbättra deras kvalitet före HSI-analys och tolkning. Under de senaste årtiondena har det föreslagits olika metoder för denominering av HSI [11] [12] [13] [15] [15] [17] [18] [19] [20] [21] [23] [24] [25]. Den mest grundläggande strategin är att tillämpa en konventionell 2-D-bildsdenoiseringsmetod på HSI-bandet per band. Till exempel kan icke-lokal självlikhet (NSS)-baserade metoder såsom blockmatchning och 3-D-filtrering (BM3D) [26] och viktad kärnnormminimering (WNNM) [27] eller inlärningsbaserade metoder såsom förväntad sannolikheten för patchloggar (EPLL) [28] också användas direkt för HSI-denoisering. Dessa band-för-band denoiserande metoder leder vanligen till större spektral distorsion [22], eftersom korrelationen mellan rumslig och spektral information mellan de olika banden inte beaktas samtidigt [23] [24] [25]. Därför har många forskare gemensamt utnyttjat den rumsliga och spektrala informationen för att minska HSI-bullret [23]. Även om dessa spatial-spektral HSI-denoiseringsmetoder kan ge relativt bättre resultat, måste den goda prestandan exakt justera parametrar för varje HSI [24]. Detta genererar det ointelligenta och tidskrävande för olika HSI-data. Dessutom, eftersom buller finns i både rumsliga och spektral domän med ojämlik styrka, dessa metoder är otillräckliga för att tillfredsställa denna komplexa situation, och tenderar att producera över-smooth eller spektral distorsion i mer komplexa bullerscenario [30] - [31]. Därför är det viktigt att bygga upp ett snabbt, effektivt och universellt ramverk för att anpassa sig till de olika HSI-uppgifterna i olika situationer. Nyligen kan den djupa inlärningsteorin [32] som löser det komplexa problemet med ett end-to-end-mode ge en framträdande strategi för att lösa de nämnda otillräckliga befintliga metoderna. Denna typ metoder utnyttja funktionen representationer lärt sig uteslutande från rikliga data, i stället för handgjorda funktioner som mestadels är utformade på grundval av domänspecifika kunskap [33]. DL har också introducerats i geovetenskapen och fjärranalysgemenskapen för datatolkning, analys och tillämpning [34] Dessa denoiserande metoder är dock brist på universalitet för HSI-denoisering, som inte beaktar egenskaperna hos spektral redundans i HSI-data. Därför är det viktigt att kombinera med den rumsliga strategin och det djupa lärandet för HSI att denoisera. Med tanke på att bildbuller i HSI-data kan uttryckas med hjälp av djupinlärningsmodeller mellan rena data och bullriga data, föreslår vi i detta dokument ett kombinerat rumsligt-spektralt restnät med flerskalig funktionsextraktion för att återställa bullerfria HSI. I vårt arbete tilldelas både den rumsliga strukturen och angränsande korrelerade spektra samtidigt det föreslagna nätverket för funktionsextraktion och representation. De viktigaste idéerna kan sammanfattas på följande sätt. 1) En ny rumslig-spektral djupinlärning baserad metod för HSI denoisering föreslås, genom att lära sig en icke-linjär end-to-end kartläggning mellan de bullriga och rena HSI med en 2D rumslig och 3D rumslig-spektral kombinerad konvolutionella neurala nätverk. För att bättre utnyttja och bryta karaktären av singelband och hög korrigering av dess angränsande band, den föreslagna metoden utvecklar en 2D och 3D kombinerade konvolutionella neurala nätverk. I det första skiktet av den föreslagna modellen, 2D-CNN kan förbättra funktionen extraktion förmåga av singelbandet, och 3D-CNN kan samtidigt utnyttja den höga korrigering och komplementaritet av sina angränsande band. 2) Vid fjärranalys av bilder kan funktionsuttrycket vara beroende av kontextuell information i olika skalor, eftersom markobjekt vanligtvis har multiplikativa storlekar i olika icke-lokala regioner. Därför införs genom den föreslagna modellen en multi-scale convolutional unit för att extrahera multi-scale funktioner för multi-context information, som samtidigt kan få olika mottagliga fältstorlekar för bullerborttagning. 3) För olika HSI med olika spektrumtal och olika bullerfördelningar kan den föreslagna metoden effektivt avlägsna bullret i olika HSI med endast en modell, som samtidigt kan bevara de lokala detaljerna och den strukturella informationen om HSI utan att förinställda parametrar justeras. Resten av detta dokument är organiserat enligt följande. I avsnitt II beskrivs HSI-nedbrytningsmodellen och sedan införs befintliga metoder för HSI-denoisering. Den föreslagna HSID-CNN-modellen och de därmed sammanhängande detaljerna presenteras i avsnitt III. De simulerade och verkliga experimentella resultaten och en diskussion presenteras i avsnitt IV. Slutligen finns våra slutsatser i avsnitt V. II. RELATERADE ARBETET HSI-data kan betecknas med 3-D kub Y av storlek M N B  och vars nedbrytningsmodell kan beskrivas som:  på så sätt att bullerintensiteten varierar i n-th spektra. Därför är HSI denoiseringsprocessen att uppskatta de ursprungliga data X från den bullriga observation Y. Hittills finns det två huvudtyper av HSI-denoiseringsmetoder: 1) transform-domain-baserade metoder och 2) rumslig-domain-baserade metoder. De transform-domain-baserade metoderna försöker separera tydliga signaler från de bullriga data genom olika transformationer, såsom huvudkomponentanalys, Fourier transform, eller wavelet transform. Till exempel Atkinson et al. [11] presenterade en estimator som använde diskret Fouriertransform för att inreda signalen i spektraldomänen, och en wavelettransform användes för den rumsliga filtreringen. Othman m.fl. [12] Använde en metod för att minska bullerminskningen (HSSNR) med hybridspatial-spectral derivat-domain wavelet. Denna metod beror på den spektralderivata domänen, där bullernivån är förhöjd, och drar nytta av olikheten i signalnaturen i de rumsliga och spektral dimensionerna. Den största svagheten med denna typ av metoder är att dessa metoder är känsliga för valet av transformeringsfunktionen och inte kan beakta skillnaderna i de geometriska egenskaperna hos HSI. Att använda det rimliga antagandet eller tidigare, t.ex. den totala variationen [13] Li et al. [17] Utnyttjade intrabandstrukturen och korrelationen mellan band i processen för gemensam gles representation och gemensamt lexikoninlärning. För en HSI avslöjar både den höga spektral korrelationen mellan angränsande band och den höga rumsliga likheten inom ett band HSI:s låga rankstruktur. Därför, Renard m.fl. [18] föreslog en metod för att approximera tensorer med låg rankning, som utför både approximation med låg rankning och spektral dimensionsreduktion. Dessutom Zhang et al. [19] föreslog en ny HSI-renoveringsmetod baserad på låggradig matrisåterhämtning (LRMR). Dessutom Zhao et al. [20] undersökte sparse kodning för att modellera den globala redundansen och korrelationen (RAC) och den lokala RAC i spektraldomänen, och sedan använde en låg-ranking begränsning för att överväga den globala RAC i spektraldomänen. I stället för att tillämpa en traditionell kärnvapennorm, Xie et al. [21] införde en icke konvex lågvärdig regularizer som hette den viktade Schatten p-norm (WSN). Även om dessa HSI-denoiseringsmetoder kan ge relativt bättre resultat måste de goda resultaten exakt justera parametrarna för varje HSI [22]. Detta genererar det ointelligenta och tidskrävande för olika HSI-data. Därför är det viktigt att bygga upp ett snabbt, effektivt och universellt ramverk för att anpassa sig till de olika HSI-uppgifterna i olika situationer. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. MethodOLOGY Tillsammans med den gemensamma spatial-spectral strategin föreslår vi en ny DL-baserad metod för HSI-denoisering med en djup CNN (HSID-CNN) för att komma till rätta med bristen på befintliga metoder. Flödesschemat för den föreslagna metoden beskrivs i bild. 1................................................................ HSID-CNN lär sig en icke-linjär end-to-end kartläggning mellan de bullriga data och ursprungliga data med en djup CNN, som samtidigt använder den simulerade k -th bullriga bandet rumsliga y och dess angränsande band spektral y. De gemensamma rumsliga-spektral data tas sedan som ingångar i det föreslagna nätverket, adaptivt uppdatera utbildningsbara parametrar genom BP-algoritmen [33] med restutgången. Efter utbildning med konvergerade förluster kan det lärda nätverket tillämpas på bullerminskningen för verkliga HSI-data. Närmare uppgifter om detta nätverk finns nedan. Den övergripande arkitekturen för HSID-CNN-ramverket visas i bild. 2............................................................... De indata rumsliga data av storlek WH.. representerar det aktuella bullriga bandet i det övre vänstra hörnet. På motsvarande sätt representerar ingångsspektrala data av storlek W H K  på nuvarande rumslig-spektral kub med intilliggande band i det nedre vänstra hörnet. Baserat på denna gemensamma strategi för rumsligt-spektralt lärande, är en tydlig fördel att den föreslagna metoden kan hantera oavsett hur många band i HSI-data, eftersom den föreslagna HSID-CNN-modellen endast tar ett enda rumsligt band (2D) som denoiserande objekt varje gång för HSI-data, och dess angränsande spektralband (3D) som hjälpdata. Sedan går vår metod igenom alla band genom ett och ett läge, som samtidigt använder rumslig-spektral information med rumsliga och rumsliga-spektral filter, respektive. Den detaljerade utformningen av den föreslagna modellen finns i tabell I. Resterande restaurering Layer 10: 1 3 3  en Conv 1) Joint Spatial-Spectral Multi-Scale Feature Extraction Som nämnts i Avsnitt I, kan redundant spektral information i HSI vara till stor nytta för att förbättra precisionen för restaureringen, eftersom den rumsliga-spektral kuben vanligtvis har en hög korrelation och likhet i ytegenskaper och texturella funktioner. Därför, för att bättre utnyttja och bryta karaktären av singelband och hög korrigering med dess angränsande band, den föreslagna metoden utvecklar ett 2D- och 3D-kombinerat CNN-nätverk. I det föreslagna ramverket sätts det nuvarande rumsliga bandet och dess K-intilliggande band samtidigt som indata i det föreslagna nätverket. På bild.  3 a) topp, 2D-konvolution filter användes för att förvärva rumslig information för enstaka aktuella band. Samtidigt, i Fig. 3 a) Nedre, 3D-konvolutionsfilter (inklusive angränsande spektrumnummer) användes för att förvärva gemensam rumslig-spektral information för angränsande band. Dessutom kan funktionsuttrycket förlita sig på kontextuell information i olika skalor i fjärranalysbilder, eftersom markobjekt vanligtvis har multiplikativa storlekar i olika icke-lokala regioner. Därför införs genom den föreslagna modellen en multi-scale convolutional unit för att extrahera multi-scale funktioner för multi-context information, som samtidigt kan få olika mottagliga fältstorlekar för bullerborttagning. För att fånga både den rumsliga funktionen i flera skalor och spektralfunktionen använder den föreslagna metoden olika konvolutionella kärnstorlekar, såsom beskrivs i bild. 3............................................................... De sex utgångarna av funktionskartorna är sedan sammansvetsade till en enda 120-kanals funktionskarta. Efter att ha extraherat den kontextuella funktionen information med olika skalor, både den rumsliga informationen och spektral information kan sedan gemensamt användas för posteriori bearbetning.  CNN utnyttjar de rumsligt lokala funktionerna genom att upprätthålla ett lokalt konnektivitetsmönster mellan konvolutionella korsningar av angränsande lager. Dolda enheter i lager l ta som en delmängd av enheter i lager 1 l -, som bildar rumsligt sammanhängande mottagliga fält, få mer information genom att samla in och analysera fler angränsande pixlar. Därför kan djupare nätverk vanligtvis utnyttja den höga icke-linjäritet och få mer väsentliga funktioner utvinning och uttrycksförmåga. Men eftersom lagerdjupet ökar, kan de gemensamma djupa nätverken ha svårt att tillnärma identiska kartläggningar genom staplade platta strukturer som Conv-BN-ReLU block [42]. Däremot är det rimligt att anse att de flesta pixelvärden i restbilden för restaurering kommer att vara mycket nära noll. Dessutom bör den rumsliga fördelningen av de återstående funktionskartorna vara mycket gles, vilket kan överföra lutningsnedstigningsprocessen till en mycket jämnare hyperyta för förlust till filtreringsparametrarna. Det är därför viktigt att söka efter en tilldelning som är på gränsen till optimal för nätverkets parametrar. I den föreslagna modellen används därför den återstående inlärningsstrategin för att säkerställa utbildningsförfarandets stabilitet och effektivitet.  För att kontrollera den föreslagna metodens effektivitet utfördes både simulerade och verkliga dataexperiment, såsom beskrivs nedan. till, med steg lika med 20. De simulerade bullriga fläckar genereras genom att införa additiv vit Gaussian brus (AWGN) med olika spektrum. Bullerintensiteten är multipel och överensstämmer med en fast fördelning eller slumpmässig sannolikhetsfördelning för olika experiment. Med tanke på att öka antalet HSI träningsprover för att bättre passa HSI denoiserande läge, multi-vinkel bild rotation (vinklar på 0, 90, 180, och 270 grader) och flerskalig omsize (skalor på 0,5, 1, 1.5, och 2 i våra träningsdataset) användes båda under träningsproceduren. 2) Testdataset: Tre dataset användes i de simulerade och verkliga dataexperimenten, enligt följande. De grå värdena för varje HSI-band normaliserades till [0, 1]. a) Den första datamängden var Washington DC Mall bilden som nämns ovan i avsnitt IV-B, som beskärdes till 200 200  på grund av simulerade data experiment. Bilden innehöll 191 band efter att ha tagit bort vattenabsorptionsbanden. b) Den andra datamängden var AVIRIS Indian Pines hyperspectral image med storleken 145 145 220  på, som användes för verkliga data experiment. Totalt 206 band användes i experimenten efter att band 150-163, som är allvarligt störda av atmosfären och vattnet. c) Den tredje uppsättningen uppgifter förvärvades av ROSIS och omfattade universitetet i Pavia i Italien. Bilden scenen är av 200 200 103  till efter att ha tagit bort 12 vatten absorption band. I den simulerade HSI-denoiseringsprocessen simulerades ytterligare buller som följande tre fall. Fall 1: För olika band är bullerintensiteten lika. Till exempel, n  på sätts från 5 till 100, enligt förteckningen i tabell II. Fall 2: För olika band är bullerintensiteten annorlunda och överensstämmer med en slumpmässig sannolikhetsfördelning (som visas i tabell II'(25) För att få en integrerad jämförelse för de andra metoderna och de föreslagna HSID-CNN, kvantitativa utvärderingsindex (MPSNR, MSSIM och MSA), användes en visuell jämförelse, kurvor för spektra och spektralskillnaderna för att analysera resultaten av de olika metoderna. Genomsnitten och standardavvikelserna för kontrasterande utvärderingsindex för de tre fallen med olika bullernivåer och typer på 10 gånger anges i tabell II. För att ge detaljerade kontrasterande resultat, 100 Bild. 6 visar de denoiserande resultaten av de olika metoderna i simulerade fall 1 med pseudofärgvyn av band 17, 27 och 57 (se förstorade detaljer i bild). 7) ; Fig. 8 ger de denoiserande resultaten av de olika metoderna i simulerat fall 2 (se förstorade detaljer i bild). ); Fig. 9; Fig. 10 visar de denoiserande resultaten av de olika metoderna i simulerat fall 3 (se förstorade detaljer i bild). 11).................................................................. Värdena för PSNR och SSIM inom de olika banden av den återställda HSI avbildas för att bedöma resultatet per band denoiserande i bild. 12........................................................ För att verifiera utgångarna ur spektralsynpunkt visas dessutom spektralkurvorna för restaureringsresultaten i bild. 13............................................... Samtidigt visas även spektralskillnaderna mellan tak, gräs och vägklasser i bild. 14 respektive. I tabell II är den bästa prestandan för varje kvalitetsindex markerad med fetstil och den näst bästa prestandan för varje kvalitetsindex betonas. Jämfört med de andra algoritmerna uppnår den föreslagna HSID-CNN de högsta MPSNR- och MSSIM-värdena och de lägsta MSA-värdena i alla bullernivåer, förutom att visa en bättre visuell kvalitet i figurer. 6-12 år. Även om HSNR-algoritmen har en god bullerreduktionsförmåga under svaga bullernivåer, vilket visas i tabell II med 5 n  på =, kan den inte mycket väl hantera starka bullernivåer som 100 n  på =, och resultaten innehåller fortfarande uppenbara restbuller, särskilt i figurer. 6 och 7. LRTA presterar bra under samma ljudintensitet för olika spektra i tabell II, men det genererar några falska artefakter i bild. 6 och 7. Från tabell II visar BM4D en god bullerreduceringsförmåga, under både de enhetliga/icke-uniforma bullerintensiteterna för olika band. Men det ger också övermod i resultaten i Figs. 6-11, eftersom de olika icke-lokala liknande kuberna i HSI kan resultera i avlägsnande av små texturfunktioner. Genom att utforska HSI:s lågvärdiga egendom ger LRMR också bättre denoiserande resultat. Det finns dock fortfarande en del bullerrester i de förstorade områdena i Fig. 7, särskilt för den höga ljudintensiteten tillstånd som 100 Den spektral reflektivitet är också avgörande för HSI tolkning, såsom klassificering, objektdetektering, och unmixing [6], på grund av de fysiska egenskaperna hos olika markobjekt. För att validera effektiviteten efter denoisering i spektraldimensionen med de olika metoderna, bild. 13 avslöjar spektralkurvorna för pixel (83, 175) i restaureringsresultaten för HSSNR, LRTA, BM4D, LRMR respektive den föreslagna metoden. Den vertikala axeln DN står för pixelens perbandvärde i samma position och den horisontella axeln representerar bandnumret. Som visas i bild. 13, den föreslagna metoden överträffar HSSNR, LRTA, BM4D och LRMR i termer av prestanda i spektraldimensionen och är närmast marken sanningen. För att påvisa förändringarna i spektralreflektionen efter denoisering, anges dessutom spektralskillnadens kurvor mellan det bullerfria spektrumet och restaureringsresultaten för takklassen vid pixel (83, 175), gräsklassen vid pixel (105, 62) och vägklassen vid pixel (48, 120) i bild. 14(a)-(c), respektive. På bild. 14 Den vertikala axeln av figurerna representerar skillnaden i DN-värde mellan restaureringsresultaten och den bullerfria HSI, och den horisontella axeln representerar spektralbandets nummer. Den föreslagna metodens skillnadskurva är smidigare än de andra algoritmerna för alla tre klasser, med restvärdet närmare noll, vilket visar att den presenterade metoden är mer tillförlitlig när det gäller att bevara den ursprungliga spektralfunktionen hos den bullriga HSI, som visas i bild. 14................................................................  För att ytterligare kontrollera den föreslagna metodens effektivitet användes två HSI-datamängder i verkligheten i våra experiment med verkliga data. Klassificeringsnoggrannheten för HSI före och efter denoiseringen anges för jämförelseändamål med de olika algoritmerna. Stödvektormaskin (SVM) [51] användes som klassificeringsmaskin under samma miljö för alla restaureringsresultat. Den totala noggrannheten (OA) och Kappakoefficienten anges som utvärderingsindex. I Figs. 15-16, Det kan tydligt ses att HSSNR kan minska en del av bullret, men vissa täta buller och ränder fortfarande kvar i restaurerade resultat. LRTA-metoden visar också bullerdämpningens förmåga, men viss detaljerad information jämnas samtidigt ut och går förlorad. BM4D gör bra i att undertrycka buller, men det verkar vara praktiskt taget maktlös mot tung randning. LRMR beter sig också väl när det gäller att minska både buller och tunga band. Det återställda resultatet av LRMR visar dock fortfarande tydliga kvarstående buller och ränder. HSID-CNN utför det bästa och avlägsnar effektivt buller och ränder samtidigt som man bevarar HSI:s lokala detaljer och strukturinformation. I det övervakade klassificeringsförsöket med SVM-algoritmen användes 16 mark-sanningsklasser för att testa klassificeringsnoggrannheten. Utbildningsseten inkluderade 10% av proverna slumpmässigt genererade från varje klass. Klassificeringsresultatet med Indian Pines-bilden före och efter denoisering visas i bild. 17................................................................ OA- och Kappakoefficienten anges också i tabell III. Före denoisering, som visas i bild. 17(a), klassificeringsresultaten verkar diskontinuerliga, och OA och Kappa är endast 75,96 % respektive 0,7220. Efter denoisering, som visas i bild. 17(c) Bullret är huvudsakligen koncentrerat till de första banden av ROSIS University of Pavia HSI data. Fikon. 18 och 19 visar de denoiserande resultaten av HSSNR, LRTA, BM4D, LRMR, och den föreslagna metoden, som representerar pseudofärgbilden med kombinerade band (2, 3, 97) respektive band nummer 2. I Figs. 18 och 19, Det kan tydligt observeras att LRTA inte kan dämpa buller väl. HSSNR och LRMR kan minska en del av bullret, men vissa icke-uniforma buller finns fortfarande kvar i de återställda resultaten. BM4D gör bra ifrån sig när det gäller att dämpa buller, men introducerar också övermod i vissa regioner. HSID-CNN utför återigen det bästa, effektivt avlägsnar bullret, samtidigt som de lokala detaljerna och strukturinformationen bevaras, utan uppenbar överslätning. För Pavia University HSI-data är bullret främst fokuserat på några av de första banden. Därför valdes de 20 första spektralbanden ut som klassificeringsdata för att bättre manifestera de denoiserande effekterna av de olika metoderna. Klassificeringsnoggrannheten i tabell IV bekräftar också effektiviteten hos den föreslagna HSID-CNN, som får de högsta OA- och kappakoefficientvärdena på 86,99% och 0,8319. På bild. 20, Det kan tydligt urskiljas att den föreslagna metoden kan minska den fragmentariska effekten bättre än HSSNR, LRTA, BM4D, MH och LRMR-metoder.  1) Intillliggande spektralbandsnummer K: Som beskrivs i avsnitt III-B, kan den redundanta spektralinformationen i HSI vara till stor nytta för att förbättra precisionen i restaureringen, eftersom en rumslig-spektral kub vanligtvis har en hög korrelation och likhet i ytegenskaperna och texturella egenskaper. I den föreslagna ramen fastställs därför det nuvarande rumsliga bandet och dess K-intilliggande band samtidigt som indata i det föreslagna nätverket, med användning av en rumslig-spektral strategi för HSI-denoisering. Därför är det intilliggande spektralbandet K en avgörande parameter i denoiseringsförfarandet. I alla simulerade och verkliga data experiment, antalet intilliggande spektralband sattes till 24 K =. Valet av K har i själva verket en stor inverkan på restaureringen av den föreslagna metoden HSID-CNN. Att utforska inflytandet från K för HSID-CNN, Bild. 21 avslöjar de kvantitativa utvärderingsresultaten (MPSNR) med olika antal angränsande spektra K (den horisontella axeln motsvarar ett halvvärde av K ) i det simulerade experimentet. Det kan tydligt ses att resultaten av den föreslagna HSID-CNN-metoden först snabbt stiger med ökningen av K, och när 24 K =, resultaten når det högsta MPSNR-värdet. Resultaten sedan gradvis ned med ökningen av K. Helt klart, den rumsliga-spektral strategi är betydande för den föreslagna metoden. 2) Flerskalig funktionsextraktion: I förfarandet för att återvinna den ursprungliga informationen i HSI-data kan funktionsuttrycket förlita sig på kontextuell information i olika skalor, eftersom markobjekt vanligtvis har multiplikativa storlekar i olika icke-lokala regioner i fjärranalysbilder. Därför införs genom den föreslagna modellen en multi-scale convolutional unit för att extrahera fler funktioner för multi-context information. För att visa effekten med/utan flerskalig funktionsextraktion genomfördes två jämförelseexperiment med data från Indian Pines HSI, som visas i bild.  22....................................... Vissa stripebuller finns fortfarande kvar i de utvidgade regionerna, där modellen med flerskalig funktionsutdragning presterar bättre än modellen utan. Detta intygade också att den föreslagna enheten är till nytta för att extrahera kontextuell information i flera skalor, vilket är avgörande och universellt för mångsidiga lösningar av HSI. 3) Multinivåfunktionsrepresentation: På grund av de olika nivåerna av funktionsinformation i de olika djupskikten, som visas i bild. 4 b) - e), är det värt att slå samman dessa olika egenskaper representationer för den slutliga restaureringen. För att effektivt överföra dessa omfattande funktioner mellan indirekt anslutna lager utan dämpning används en funktionsrepresentationsenhet på flera nivåer i den föreslagna HSID-CNN, som visas i bild. 5................................................................ Enhetens integralitet sammanställer kartorna över de konvolutionella skikten (lager 3, 5, 7 och 9) med olika djup. För att bedöma inverkan på olika bullernivåer med/utan multinivåfunktionell representation genomfördes två jämförelseförsök med olika bullernivåer, som visas i figuren. 23........................................... Med ökningen av bullerintensiteten presterar modellen med multinivåfunktionell representation bättre än modellen utan. Det kan tydligt visas att den föreslagna enheten är till nytta för att dämpa starkt buller genom att slå samman de olika särdragen för den slutliga restaureringen. Tabell V. Bilda 24(b) - (d) visa de denoiserande resultaten med detaljerade delar av bullriga bild, DnCNN, 3D-DnCNN, och den föreslagna metoden, som representerar pseudo-färg resultatet, respektive. På grund av att man ignorerar spektralinformation, beaktar DnCNN endast den rumsliga funktionen genom band-för-band-läge, som inte helt tar bort spektralbullret och skadar rumsliga detaljer för HSI-data. Därför är äktheten hos denna enda bandbaserade denoiseringsmetod otillräcklig. Detta visar att det är nödvändigt med spatial-spectral strategi i HSI-behandling. 3D-DnCNN använder 3D-konvolutionerna, som tar hänsyn till den gemensamma rumsliga-spektralinformationen. Denna modell tar dock inte hänsyn till skalskillnaden mellan markobjekt i fjärranalysdata. Som jämförelse kan nämnas att den föreslagna metoden både uppnår de bästa utvärderingsindexen och de visuella effekterna, som visar på överlägsenheterna i kombinationen med en gemensam rumslig-spektral strategi, multi-scale-funktionsextraktion och multi-level-funktionsrepresentation.  För att utvärdera effektiviteten i denoiserande algoritmer, gör vi statistik över genomsnittlig körtid i simulerade experiment under samma miljö med MATLAB R2014b, som listas i tabell VI. I synnerhet uppvisar HSID-CNN den lägsta run-time komplexiteten än andra HSI denoiserande algoritmer med GPU-läge, på grund av den höga effektiviteten hos end-to-end djupe learning ram.  I detta dokument har vi föreslagit en djupinlärning baserad HSI denoiseringsmetod, genom att lära sig en icke-linjär end-to-end kartläggning mellan de bullriga och rena HSIs med en djup kombinerad rumslig-spektral konvolutionella neurala nätverk (namn HSID-CNN). Både den rumsliga informationen och angränsande korrelerade band tilldelas samtidigt det föreslagna nätverket, där multi-scale funktionsextraktion används för att fånga både multi-scale rumsliga funktion och spektral funktion. De simulerade och verkliga dataexperimenten visade att de föreslagna HSID-CNN överträffar många av de vanliga metoderna i både utvärderingsindex, visuell effekt och klassificeringsnoggrannheten i de denoiserande resultaten. I vårt framtida arbete kommer vi att undersöka effektivare inlärningsstrukturer för att ta bort det blandade bullret i HSI-data, såsom randbuller, impulsbuller och döda linjer [54]. Dessutom kommer en annan möjlig strategi som kommer att utforskas i vår efterföljande forskning att vara att lägga till en priori restriktion eller struktur till de djupa CNNs för att minska spektral distorsion och förbättra texturdetaljer. [1] J. C. Harsanyi och C. I. Chang, "Hyperspektral bildklassificering och dimensionalitetsreduktion: En ortogonal projektionsmetod för subrymd", Trans. - Geosci. - Vad är det? Fjärrsensorer, vol. - Nej, det gör jag inte. 4 s. Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s. 1994. Förstainstansrättens dom av den 19 december 1994 i mål C-34/94, Italien mot kommissionen, REG 1994, s. [2] H. Su, Y. Cai och Q. Du, "Firefly-algoritm-inspirerad ram med bandval och extrem inlärningsmaskin för hyperspektral bildklassificering", IEEE J. Sel. Ämnen Appl. Jordobservation. Avlägsna Sens., vol.10, nr 1, pp.309-320, januari 2017. [3] D. Manolakis och G. Shaw, "Detektionsalgoritmer för hyperspektral bildbehandling", IEEE Signal Process. Mag., vol. Nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, Ett, ett, två, två, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, fyra, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, 29–43 januari 2002................................................................................................................ [4] X. Lu, H. Wu, P. Yan och X. Li, " Manifold regularized sparse NMF for hyperspectral unmixing ", IEEE Trans. - Geosci. - Vad är det? Fjärrsensorer, vol. - Nej, det gör jag inte. 5, s. 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; s. 2815-2826, maj 2013 [5] H. Su, Q. Du, G. Chen, och P. Du, "Optimerad hyperspektralt band urval med hjälp av partikel svärm optimering," IEEE J. Sel. Ämnen Appl. Jordobservation. Fjärrsensorer, vol. Sju, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, 6 s. Det är 2659-2670. [6] A. Plaza et al., "Nya framsteg i tekniker för hyperspektral bildbehandling," Remote Sens. Environn., vol. 113, s. Rådets förordning (EG, Euratom) nr 966/2012 av den 25 oktober 2012 om finansiella regler för unionens allmänna budget och om upphävande av rådets förordning (EG, Euratom) nr 1605/2002 (EUT L 298, 26.10.2012, s. 1). [7] X. Lu, Y. Wang, och Y. Yuan, "Graph-regularized låg rank representation för detriping av hyperspectral bilder," IEEE Trans. - Geosci. - Vad är det? Fjärrsensorer, vol. - Nej, det gör jag inte. Sju, sju, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, 4009-4018, juli. Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s. 1). [8] M. Lu, L. Hu, T. Yue, Z. Chen, B. Chen, X. Lu, och B. Xu, "Penaliserad linjär särskiljande analys av hyperspektrala bilder för bullerborttagning", IEEE Geosci. Avlägsna Sens. Lått. vol. Nej, det är jag inte. Tre, sju, fem, fem, fem, fem, fem, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fem, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fem, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s. Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. [9] X. Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Sun, L. Zhang, H. Yang, T. Wu, Y. Cen, och Y. Guo, "Enhancement av spektral upplösning för fjärrkännd multispektral bild," IEEE J. Sel. Ämnen Appl. Jordobservation. Fjärrsensorer, vol. Åtta, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej! 5, s. 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; s. 2198-2211, februari 2015 [10] H. Su, B. Zhao, Q. Du, P. Du, och Z. Xue, "Multi-feature ordbok lärande för samverkan representation klassificering av hyperspektral bild", IEEE Trans. - Geosci. - Vad är det? Fjärrsensorer, vol. 56, nr 4, s. 2467-2484, född 2467-2484. [11] I. Atkinson, F. Kamalabadi och D. Jones, "Wavelet-baserad hyperspektral bilduppskattning", i Proc. IEEE IGARSS, 2003, s. Det är 743-745. [12] H. Othman och S. Qian, "Noise reduktion av hyperspektral bild med hybrid spatial-spektral derivat-domain wavelet krympning," IEEE Trans. - Geosci. - Vad är det? Fjärrsensorer, vol. - Nej, det är jag inte. 2 s. 397-408 februari 2006. [13] Q. Yuan, L. Zhang, och H. Shen, "Hyperspectral image denoising använder en spektral-spatial adaptiv total variation modell," IEEE Trans. - Geosci. - Vad är det? Fjärrsensorer, vol. Femtio, nej. 10, s. 3660-3677, oktober 2012. [14] G. Chen, T. D. Bui, K. G. Quach, och S. E. Qian, "Hyperspektral bild denoiserande med en kombinerad rumslig och spektral hyperspektral total variation modell", Can. Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Fjärrsensorer, vol. - Nej, det gör jag inte. Ett, ett, två, två, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, fyra, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. [15] M. Maggioni, V. Katkovnik, K. Egiazarian och A. Foi, "Ett icke-lokalt transform-domänfilter för volymetrisk data denoisering och rekonstruktion ", IEEE Trans. Bildbehandling. vol. 22, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej. Ett, ett, två, två, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, fyra, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, 119133, jan. 2012........................................................................................................................ [16] T. Lu, S. li, L. Fang, Y. Ma och J. A. Benediktsson, "Spektral-Spatial Adaptive Sparse Representation for Hyperspectral Image Denoising", IEEE Trans. - Geosci. - Vad är det? Fjärrsensorer, vol. - Nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, inte nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, Ett, ett, två, två, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, fyra, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. [17] J. Li, Q. Yuan, H. Shen, och L. Zhang, "Noise borttagning från hyperspektral bild med gemensamma spektral-spatial distribuerad sparse representation," IEEE Trans. - Geosci. - Vad är det? Fjärrsensorer, vol. - Nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, inte nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, 9 s. Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s. 1). [18] N. Renard, S. Bourennane och J. Blanc-Talon, "Denoising and dimensionality reduction using multilinear tools for hyperspectral images", IEEE Geosci. Avlägsna Sens. Lått. vol. Fem, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, jag är nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, 2 s. Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. [19] H. Zhang, W. He, L. Zhang, och H. Shen, "Hyperspektral bild restaurering med låg matris återhämtning ", IEEE Trans. - Geosci. - Vad är det? Fjärrsensorer, vol. - Nej, det gör jag inte. 8 s. Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s. 1). [20] Y. Zhao och J. Yang, "Hyperspectral image denoising via sparsam representation och låg rank begränsning," IEEE Trans. - Geosci. - Vad är det? Fjärrsensorer, vol. - Nej, det gör jag inte. Ett, ett, två, två, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, fyra, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s. 1). [21] Y. Xie et al., "Hyperspektral bild restaurering via iterativt regulariserad viktad Schatten p-norm minimering," IEEE Trans. - Geosci. - Vad är det? Fjärrsensorer, vol. - Nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, inte nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, 8 s. Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s. 1). [[23] Y. Qian och M. Ye, "Hyperspectral imagery restaurering med icke-lokala spektral-spatial strukturerad sparse representation med bulleruppskattning," IEEE J. Sel. Ämnen Appl. Jordobservation. Fjärrsensorer, vol. Nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, inte nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej 2 s. Rådets förordning (EG, Euratom) nr 1605/2002 av den 25 oktober 2002 med budgetförordning för Europeiska gemenskapernas allmänna budget (EGT L 298, 26.11.2002, s. 1). Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s. 1). [24] M. Ye, Y. Qian, och J. Zhou, "Multitask sparse nonnegative matris factorization för gemensamma spektral-spatial hyperspectral imagery denoising," IEEE Trans. - Geosci. - Vad är det? Fjärrsensorer, vol. - Nej, det gör jag inte. 5, s. 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; svensk specialutgåva, område 5; s. 2621-2639, Maj 2015 [25] Y. Yuan, X. Zheng, och X. Lu, "Spektral-spatial kärna legaliserade för hyperspektral bild denoiserande ", IEEE Trans. - Geosci. - Vad är det? Fjärrsensorer, vol. - Nej, det gör jag inte. Sju, sju, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, sex, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, 3815-3832, juli. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. K. Dabov, A. Foi, V. Katkovnik, och K. Egiazarian, "Image denoizing by sparse 3-D transform-domain cooperation filtering ", IEEE Trans. Bildbehandling. vol. Nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, 8 s. 2080-2095, aug 2007. [27] S. Gu, L. Zhang, W. Zuo, och X. Feng, "Viktig kärnnorm minimering med tillämpning på bild denoiserande," i Proc. - IEEE Conf. - Vad är det? - IEEE Conf. Räkna. Vis. Vis. Mönster Recognit., 2014, s. 2862-2869 [[52] Y. Chen et al., "Anmärkning av hyperspektrala bilder med icke konvex matris approximation med låg rang", IEEE Trans. - Geosci. - Vad är det? Fjärrsensorer, vol. - Nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, det 9 s. Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s. 1). [53] C. Chen, W. Li, E. Tramel, M. Cui, Saurabh Prasad, och J. Fowler, "Spektral-spatial förbehandling med hjälp av multihypotes förutsägelse för buller-robust hyperspektral bildklassificering," IEEE J. Sel. Ämnen Appl. Jordobservation. Fjärrsensorer, vol. Sju, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, 4 s. 1047-1059, Apr. 2014 Liangpei Zhang (M'06-SM'08) mottog B.S. Examen i fysik från Hunan Normal University, Changsha, Kina, 1982, M.S. Examen i optik från Xi'an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi'an, Kina, 1988, och Ph.D. examen i fotogrammetri och fjärranalys från Wuhan University, Wuhan, Kina, 1998. Han är för närvarande chef för fjärranalysavdelningen, statligt nyckellaboratorium för informationsteknologi inom lantmäteri, kartläggning och fjärranalys (LISEMARS), Wuhan University. Han är också en "Chang-Jiang Scholar" ordförande professor utsedd av ministeriet för utbildning i Kina. Han är för närvarande huvudforskare för Kinas centrala grundforskningsprojekt (2011)(2012)(2013)(2014)(2015)(2016) som utsetts av ministeriet för nationell vetenskap och teknik i Kina för att leda fjärranalysprogrammet i Kina. Han har mer än 500 forskningsrapporter och fem böcker. Han är innehavare av 15 patent. Hans forskningsintressen omfattar hyperspektral fjärranalys, högupplöst fjärranalys, bildbehandling och artificiell intelligens. Dr Zhang är en Fellow vid institutionen för teknik och teknik (IET), verkställande medlem (styrelse av guvernör) i Kina nationella kommittén för internationella geosfär-biosfärprogram, verkställande medlem i Kina samhället av bild och grafik, etc. Han var mottagare av 2010 års bästa pappersutmärkelse Boeing och 2013 års bästa pappersutmärkelse ERDAS från det amerikanska samhället för fotogrammetri och fjärranalys (ASPRS). Han fungerar regelbundet som medordförande för SPIE-konferenserna i serien om multispektral bildbehandling och mönsterigenkänning, konferens om Asiens fjärranalys och många andra konferenser. Han redigerar flera konferensprocesser, frågeställningar och geoinformatiska symposier. Han tjänar också som biträdande redaktör för
Ett djuplärande paradigm har använts i 3D-modifieringen av DnCNN och ett mer avancerat HSI-orienterat nätverk HSID-CNN REF.
Hyperspectral Image Denoising Employing a Spatial-Spectral Deep Residual Convolutional Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}