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Nonlocal Spatial–Spectral Neural Network for Hyperspectral Image Denoising

高光谱成像 空间相关性 计算机科学 模式识别(心理学) 降噪 人工智能 预处理器 块(置换群论) 卷积(计算机科学) 人工神经网络 残余物 图像分辨率 计算 噪音(视频) 算法 数学 图像(数学) 几何学 电信
作者
Guanyiman Fu,Fengchao Xiong,Jianfeng Lu,Jun Zhou,Yuntao Qian
出处
期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:60: 1-16 被引量:18
标识
DOI:10.1109/tgrs.2022.3217097
摘要

Hyperspectral image (HSI) denoising is an essential preprocessing step to improve the quality of HSIs. The difficulty of HSI denoising lies in effectively modeling the intrinsic characteristics of HSIs, such as spatial-spectral correlation, global spectral correlation, and nonlocal spatial correlation. This paper introduces a nonlocal spatial-spectral neural network (NSSNN) for HSI denoising by considering the above three factors in a unified network. More specifically, NSSNN is based on the residual U-Net and embedded with the introduced spatial-spectral recurrent (SSR) blocks and nonlocal self-similarity (NSS) blocks. The SSR block comprises 3D convolutions, one light recurrence, and one highway network. 3D convolution helps exploit the spatial-spectral correlation. The light recurrence and highway network make up the recurrent computation component and refined component, respectively, to model the global spectral correlation. NSS block is based on crisscross attention and can exploit the long-range spatial contexts effectively and efficiently. Attributing to effective modeling of the spatial-spectral correlation, the global spectral correlation, and the nonlocal spatial correlation, our NSSNN has a strong denoising ability. Extensive experiments show the superior denoising effectiveness of our method on synthetic and real-world datasets when compared to alternative methods. The source code will be available at https://github.com/lronkitty/NSSNN.
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