研究目的
提出一种低秩张量恢复模型，用于去除高光谱图像中的噪声，重点关注稀疏噪声（尤其是条纹噪声）的去除。
研究成果
所提出的低秩张量恢复方法能有效去除高光谱图像中的各类噪声，在稀疏噪声（尤其是条带噪声）去除方面具有卓越性能。
研究不足
该方法在去除稀疏噪声方面的性能优于去除稀疏噪声与高斯噪声混合的情况。
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一种用于高光谱图像稀疏噪声去除的低秩张量模型
DOI：10.1109/access.2018.2876038
期刊：IEEE Access
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
高光谱图像（HSI）已广泛应用于目标检测与分类领域。然而，高光谱图像中的各类噪声会影响其实际应用。本文提出一种低秩（LR）张量恢复模型用于去噪，该模型基于高光谱图像的三维数据特性并利用其潜在的低秩张量属性。同时，根据相邻波段图像的相似性，引入了相邻波段图像差异的正则化约束。通过对不同噪声污染高光谱图像的去噪实验表明，本方法在去除稀疏噪声（尤其是条带噪声）方面具有更优性能。
作者：
LIZHEN DENG，HU ZHU，YUJIE LI，ZHEN YANG
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