抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ハイパースペクトル画像雑音除去では,ランク 1テンソル分解(R1TD)モデルでは,空間情報とスペクトル情報を利用する併用と雑音を効果的に減少させることができる。ハイパースペクトル画像のランクを正確に推定することは困難であり,ランク不確実性はR1TD雑音除去アルゴリズムの効率を悪くするであろう。非局所類似パッチは,画像より低いランクを持っていた,ランクパラメータを推定する明示的にの代わりにランク 1テンソル分解プロセスに用いることができる。本研究では,非局所的な低ランク正則化は雑音除去性能に影響するランク不確実性を避けるために導入した。乗算器(ADMM)最適化法の交互方向法は最小問題を解くために設計した。最新の方法と比較して,提案したアルゴリズムは視覚検査及び画像品質インデックスの両方でハイパースペクトル画像品質を著しく改善した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】