使用低秩矩阵恢复的高光谱图像恢复

Go Decomposition (GoDec); hyperspectral

高光谱图像（HSI）通常在采集过程中由于各种噪声的混合而降低质量，这些噪声可能包括高斯噪声，脉冲噪声，虚线，条纹等。本文介绍了一种基于低秩矩阵恢复（LRMR）的HSI恢复新方法，该方法可以同时去除高斯噪声，脉冲噪声，死线和条纹。通过按字典顺序将HSI的补丁排序为二维矩阵，可以探索高光谱图像的低秩属性，这表明干净的HSI补丁可以视为低秩矩阵。然后，我们将HSI恢复问题公式化为LRMR框架。为了进一步消除混合噪声，应用了“分解”算法来解决LRMR问题。在模拟和真实数据条件下都进行了一些实验，以验证所提出的基于LRMR的HSI恢复方法的性能。

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