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题名面向高光谱影像的自监督去噪方法
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作者
刘冰
孙一帆
王瑞瑞
安东海
王姝
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机构
信息工程大学
河南省地矿局测绘地理信息院
[
重庆市地理信息和遥感应用中心
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出处
《信息工程大学学报》
2024年第4期441-446,共6页
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基金
河南省自然科学基金(222300420387)。
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文摘
针对高光谱影像各个波段包含一定噪声的问题,提出一种基于卷积神经网络的高光谱影像自监督去噪方法。该方法无需任何先验信息,仅依靠噪声影像本身进行训练即可完成去噪。首先在高光谱影像中随机选取局部影像块,并对采样的区域进行滤波处理;然后以处理后的影像为输入,将原始影像作为网络优化的目标进行自监督训练。每次训练过程中损失函数的计算将被限制在局部影像块区域内,从而防止网络输出恒等映射。在模拟噪声高光谱数据和真实高光谱数据上的大量实验表明,该方法能够获得比传统方法更好的去噪效果。
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关键词
高光谱影像去噪
自监督
深度学习
卷积神经网络
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Keywords
hyperspectral image denoising
self-supervised learning
deep learning
convolutional
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于光谱加权低秩矩阵分解的高光谱影像去噪方法
被引量：6
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作者
刘璐
张洪艳
张良培
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机构
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
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出处
《电子科技》
2020年第5期21-27,共7页
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基金
国家自然科学基金(61871298,4157136)
长江科学院开放研究基金(CKWV2018486/KY)。
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文摘
高光谱遥感影像在获取和传输过程中会受到各种类型噪声的污染,不仅降低影像质量,也限制了其后续应用的精度。高光谱影像噪声类型复杂多样,且噪声在不同波段上的强度也并不相同。通过引入光谱域上的权重矩阵,文中提出了一种基于光谱加权低秩矩阵分解的高光谱遥感影像混合噪声去除方法,利用光谱权重矩阵均衡不同波段的噪声强度差异性。为进一步将噪声与纯净影像分离,利用加权核范数最小化来约束纯净高光谱影像的局部低秩结构,并利用交替方向乘子法对所提出的模型进行优化求解。通过对模拟与真实高光谱遥感数据的实验,验证了所提方法的有效性与优越性。
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关键词
遥感
高光谱影像去噪
光谱加权
低秩矩阵分解
加权核范数
交替方向乘子法
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Keywords
remote sensing
hyperspectral image denoising
spectral weighted matrix
low-rank matrix approximation
weighted nuclear norm
alternating direction method of multipliers
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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