Hyperspectral Image Denoising with Composite Regularization Models
المؤلفون المشاركون
Deyun, Chen
Li, Ao
Lin, Kezheng
Sun, Guanglu
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-05-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Denoising is a fundamental task in hyperspectral image (HSI) processing that can improve the performance of classification, unmixing, and other subsequent applications.
In an HSI, there is a large amount of local and global redundancy in its spatial domain that can be used to preserve the details and texture.
In addition, the correlation of the spectral domain is another valuable property that can be utilized to obtain good results.
Therefore, in this paper, we proposed a novel HSI denoising scheme that exploits composite spatial-spectral information using a nonlocal technique (NLT).
First, a specific way to extract patches is employed to mine the spatial-spectral knowledge effectively.
Next, a framework with composite regularization models is used to implement the denoising.
A number of HSI data sets are used in our evaluation experiments and the results demonstrate that the proposed algorithm outperforms other state-of-the-art HSI denoising methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Ao& Deyun, Chen& Lin, Kezheng& Sun, Guanglu. 2016. Hyperspectral Image Denoising with Composite Regularization Models. Journal of Sensors،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110561
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Ao…[et al.]. Hyperspectral Image Denoising with Composite Regularization Models. Journal of Sensors No. 2016 (2016), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110561
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Ao& Deyun, Chen& Lin, Kezheng& Sun, Guanglu. Hyperspectral Image Denoising with Composite Regularization Models. Journal of Sensors. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110561
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1110561
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر