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Hyperspectral Image Denoising by Asymmetric Noise Modeling

高光谱成像 降噪 模式识别(心理学) 高斯噪声 混合模型 计算机科学 噪音(视频) 拉普拉斯矩阵 噪声测量 人工智能 算法 图像(数学) 数学 图形 理论计算机科学
作者
Shuang Xu,Xiangyong Cao,Jiangjun Peng,Qiao Ke,Cong Ma,Deyu Meng
出处
期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:60: 1-14 被引量:15
标识
DOI:10.1109/tgrs.2022.3227735
摘要

In general, hyperspectral images (HSIs) are degraded by a mixture of complicated noise (i.e., mixture of Gaussian and sparse noise), and how to precisely model HSI noise plays a vital role in the task of HSI denoising. The most popular choices for encoding the noise distribution are Gaussian, Laplacian, and the mixture of Gaussians, but they are always incompatible with real-world HSI noise. By investigating histograms of the error map, we first explore that asymmetry is a typical and general feature of HSI noise. Inspired by this discovery, we find that a bandwise asymmetric Laplacian (AL) distribution can be finely used to model this type of noise. Equipped with the low-rank matrix factorization (LRMF) framework, we formulate a novel model by the maximum likelihood estimation (MLE) principle, which can be efficiently solved using the iterative optimization algorithm. Extensive experimental results on synthetic and real datasets demonstrate that the proposed model outperforms other counterparts. It is also found that scale and asymmetry parameters in the AL distribution can well interpret the pattern of real-world HSI noise.
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