Eigen-CNN: Eigenimages Plus Eigennoise Level Maps Guided Network for Hyperspectral Image Denoising

高光谱成像 人工智能 计算机科学 降噪 模式识别(心理学) 图像去噪 遥感 图像(数学) 计算机视觉 地质学
作者
Lina Zhuang,Michael K. Ng,Lianru Gao,Zhicheng Wang
出处
期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:62: 1-18 被引量:23
标识
DOI:10.1109/tgrs.2024.3379199
摘要

In recent years, neural network-based methods have shown promising results in hyperspectral image (HSI) denoising area. Real HSIs exhibit substantial variations in noise distribution due to various factors such as different imaging techniques, camera variations, imaging environments, and hardware aging. In this paper, we develop an eigenimage plus eigennoise level map guided convolutional neural network for HSI denoising. Our main idea is to perform eigendecomposition on HSIs, utilize the low-rank property of HSIs in the spectral dimension and approximate the spectral vectors in a low-dimensional orthogonal subspace, where representation coefficients are called eigenimages. Besides eigenimages, we make use of estimated eigennoise level map as an input to guide the network for denoising. The proposed network can be constructed without restriction in the number of eigencomponents by using all eigenimages and eigennoise level maps of training noisy-clean pairs. In the inference part, the trained network can be used to remove noise in observed eigenimages without restriction in the number of eigencomponents, and an underlying clean image HSI can be estimated by performing orthogonal projection back. Experimental results on both simulated and real HSIs demonstrate the effectiveness of our trained Eigen-CNN compared with state-of-the-art HSI denoising methods. A MATLAB demo of this work is available at https://github.com/LinaZhuang/HSI-denoiser-Eigen-CNN for the sake of reproducibility.
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