已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

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.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
6秒前
陈军应助雪山飞鹰采纳,获得10
7秒前
sky发布了新的文献求助10
7秒前
谨慎哈密瓜完成签到,获得积分10
9秒前
11秒前
12秒前
Yuson_L发布了新的文献求助10
13秒前
hhllhh发布了新的文献求助10
14秒前
儒雅南风发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
15秒前
负责怀莲发布了新的文献求助10
18秒前
19秒前
看不了一点文献应助lzm采纳,获得20
21秒前
852应助mpenny77采纳,获得30
22秒前
眨眼发布了新的文献求助10
25秒前
25秒前
SUE关闭了SUE文献求助
29秒前
30秒前
斯文败类应助Jing采纳,获得10
31秒前
31秒前
NexusExplorer应助迷人的高烽采纳,获得10
31秒前
无情的宛儿完成签到,获得积分10
32秒前
青菜完成签到 ,获得积分10
32秒前
听听发布了新的文献求助10
33秒前
李爱国应助眨眼采纳,获得10
33秒前
无聊又夏完成签到,获得积分10
33秒前
35秒前
YYYZZX1发布了新的文献求助10
38秒前
叶123456789完成签到,获得积分20
40秒前
NattyPoe完成签到,获得积分10
40秒前
顾矜应助中专说唱尼格采纳,获得10
40秒前
scanker1981完成签到,获得积分10
42秒前
42秒前
叶123456789发布了新的文献求助10
43秒前
44秒前
科目三应助科研通管家采纳,获得10
44秒前
44秒前
橙子应助科研通管家采纳,获得10
44秒前
隐形曼青应助科研通管家采纳,获得30
44秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989857
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531994
关于积分的说明 11255679
捐赠科研通 3270758
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805053
邀请新用户注册赠送积分活动 882195
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809208