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结合低秩矩阵分解的带状噪声模型用于高光谱图像去噪
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2021-03-12
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结合低秩矩阵分解的带状噪声模型用于高光谱图像去噪
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低秩矩阵分解
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高光谱图像进行低秩矩阵分解
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由于光子效应,校准误差等,高光谱图像(HSI)不可避免地会遭受诸如随机噪声之类的退化。 现有的大多数HSI去噪方法都集中于单独利用频谱相关性或空间非局部自相似性。 在本文中,我们提出了一种用于HSI降噪的统一的低秩恢复框架,其中同时考虑了频谱之间的高相关性和HSI空间立方上的非局部自相似性的基本特征。 我们的工作基于一个基本观察,即多个光谱带和类似的空间结构都位于低秩子空间上,并且可以促进共同去除
使用低秩矩阵恢复的高光谱图像恢复
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低秩矩阵分解的概率模型研究
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低秩表示MATLAB代码
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基于最小方差估计的图像低秩去噪
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低秩矩阵分解,矩阵恢复
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