研究目的
为了将Beta过程先验引入分层稀疏贝叶斯学习中，以恢复退化的底层高光谱图像（HSI），包括抑制各种噪声和推断缺失数据。
研究成果
所提出的分层稀疏贝叶斯学习方法通过学习和表征有效数据与噪声特性，有效恢复了高光谱图像。该方法在降低混合噪声和预测缺失数据方面优于现有最先进技术。
研究不足
该论文未明确提及局限性，但与其他方法相比，其计算复杂度和时间消耗更高。
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基于Beta过程先验的分层稀疏贝叶斯学习在高光谱图像复原中的应用
DOI：10.1587/transinf.2016edp7322
期刊：IEICE Transactions on Information and Systems
出版年份：2017
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
图像复原是提升视觉质量的重要领域，也为图像分析中精确的目标检测或地形分类奠定基础。本文将贝塔过程先验引入分层稀疏贝叶斯学习，用于恢复退化的原始高光谱图像（HSI），包括抑制各类噪声和推断缺失数据。该方法将高光谱图像分解为字典元素、高斯噪声项与稀疏噪声项的加权和，从而有效学习并表征高光谱图像的潜在信息与噪声特性。通过吉布斯采样器求解，可在无需调整任何参数的情况下高效预测原始字典与噪声。我们在两个受高斯噪声、脉冲噪声、条纹及坏像素线污染，或存在大量随机均匀缺失数据的高光谱数据集上，将该方法与现有最优技术进行对比验证。视觉与定量结果表明本方法具有显著优势。
作者：
Shuai LIU，Licheng JIAO，Shuyuan YANG，Hongying LIU
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