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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 自适应高光谱混合噪声去除

DOI：10.1109/IGARSS.2018.8519303 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 本文提出了一种针对受条纹噪声、高斯噪声和脉冲噪声（从统计学意义上混合）污染的高光谱图像（HSI）的新型去噪方法。该方法具有三个显著特点：1）利用高光谱图像的内在特性，即低秩性和自相似性；2）假设观测噪声为加性噪声，并通过高斯混合密度（MoG）进行建模；3）采用期望最大化（EM）算法进行推断，该算法除估计纯净高光谱图像外，还同步估算混合参数（各模式的概率后验及方差）。与现有最先进算法的对比实验验证了所提去噪方法的有效性。
作者： Tai-Xiang Jiang，Lina Zhuang，Ting-Zhu Huang，José M. Bioucas-Dias
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

针对受条纹噪声、高斯噪声和脉冲噪声混合污染的高光谱图像，开发一种去噪方法，该方法利用低秩特性和自相似性，并采用混合高斯模型结合EM算法进行推断。

研究成果

该方法通过利用低秩特性和自相似性有效去除高光谱图像中的混合噪声，其中EM算法能自适应调整噪声统计特性。在PSNR和SSIM指标上优于现有最优方法，既能保持图像细节，又能精准估计噪声位置与方差。

研究不足

该方法仅在模拟数据上进行了评估；现实世界中的噪声可能更为复杂。虽然报告了计算时间，但并未针对实时应用进行优化?；旌细咚鼓Ｐ徒黾偕枇街帜Ｊ?，可能无法涵盖所有噪声类型。

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