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Cooperated Spectral Low-Rankness Prior and Deep Spatial Prior for HSI Unsupervised Denoising

高光谱成像 人工智能 计算机科学 降噪 模式识别(心理学) 深度学习 噪音(视频) 卷积神经网络 特征提取 图像(数学)
作者
Qiang Zhang,Qiangqiang Yuan,Meiping Song,Haoyang Yu,Liangpei Zhang
出处
期刊:IEEE transactions on image processing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:31: 6356-6368 被引量:25
标识
DOI:10.1109/tip.2022.3211471
摘要

Model-driven methods and data-driven methods have been widely developed for hyperspectral image (HSI) denoising. However, there are pros and cons in both model-driven and data-driven methods. To address this issue, we develop a self-supervised HSI denoising method via integrating model-driven with data-driven strategy. The proposed framework simultaneously cooperates the spectral low-rankness prior and deep spatial prior (SLRP-DSP) for HSI self-supervised denoising. SLRP-DSP introduces the Tucker factorization via orthogonal basis and reduced factor, to capture the global spectral low-rankness prior in HSI. Besides, SLRP-DSP adopts a self-supervised way to learn the deep spatial prior. The proposed method doesn't need a large number of clean HSIs as the label samples. Through the self-supervised learning, SLRP-DSP can adaptively adjust the deep spatial prior from self-spatial information for reduced spatial factor denoising. An alternating iterative optimization framework is developed to exploit the internal low-rankness prior of third-order tensors and the spatial feature extraction capacity of convolutional neural network. Compared with both existing model-driven methods and data-driven methods, experimental results manifest that the proposed SLRP-DSP outperforms on mixed noise removal in different noisy HSIs.
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