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使用低秩矩阵恢复的高光谱图像恢复
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。
2022-07-23 22:34:24
1.5MB
Go
Decomposition
(GoDec);
hyperspectral
1
使用低秩矩阵恢复的高光谱图像恢复
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。
2022-04-09 16:55:22
4.96MB
Go
Decomposition
(GoDec);
hyperspectral
1
GoDec
的matlab代码
矩阵的低秩+稀疏分解,可用于视频处理中让视频的前景和背景分离的matlab程序
2021-07-18 19:31:46
4.16MB
视频处理
1
GoDec
稀疏加低秩表示
DaCheng Tao关于
GoDec
的文章,是机器视觉领域的前沿研究方向,值得认真学习的好论文!-The article DaCheng Tao
GoDec
is the forefront of research in the field of machine vision, good papers worthy of serious study!
2021-04-21 15:12:44
18.94MB
GoDec
1
GoDec
稀疏矩阵分解
GoDec
稀疏矩阵分解
2020-02-02 03:11:57
18.94MB
GoDec
1
GoDec
:Randomized Low-rank & Sparse Matrix Decomposition in Noisy Case
Tianyi Zhou,Dacheng Tao等人提出的
GoDec
模型,适用于低秩分解。
2020-02-02 03:11:29
2KB
GoDec
低秩分解
1
Godec
稀疏表示与低秩表示的结合
Godec
代码 快速SVD分解 Tianyi Zhou and Dacheng Tao, "
GoDec
: Randomized Lo-rank & Sparse Matrix %Decomposition in Noisy Case", ICML 2011
2019-12-21 20:17:26
17.05MB
Godec
low-rank
sparse
1
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