Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hyperspectral Image Restoration via Multi-mode and Double-weighted Tensor Nuclear Norm Minimization

論文の概要: Hyperspectral Image Restoration via Multi-mode and Double-weighted Tensor Nuclear Norm Minimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07681v2
Date: Wed, 20 Jan 2021 04:31:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-23 00:41:14.359212
Title: Hyperspectral Image Restoration via Multi-mode and Double-weighted Tensor Nuclear Norm Minimization
Title（参考訳）: マルチモードおよび2重み付きテンソル核ノルム最小化によるハイパースペクトル画像復元
Authors: Sheng Liu, Xiaozhen Xie and Wenfeng Kong
Abstract要約: テンソル特異値分解によって誘導される核ノルム(TNN)は、ハイパースペクトル画像(HSI)復元タスクにおいて重要な役割を果たす。以上の3つの重要な現象に基づく多モード・二重重み付きTNNを提案する。 HSIの全てのモードにおいて、周波数成分と特異値の物理的意味に応じて適応的に縮小することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4965977185977732
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Tensor nuclear norm (TNN) induced by tensor singular value decomposition plays an important role in hyperspectral image (HSI) restoration tasks. In this letter, we first consider three inconspicuous but crucial phenomenons in TNN. In the Fourier transform domain of HSIs, different frequency components contain different information; different singular values of each frequency component also represent different information. The two physical phenomenons lie not only in the spectral dimension but also in the spatial dimensions. Then, to improve the capability and flexibility of TNN for HSI restoration, we propose a multi-mode and double-weighted TNN based on the above three crucial phenomenons. It can adaptively shrink the frequency components and singular values according to their physical meanings in all modes of HSIs. In the framework of the alternating direction method of multipliers, we design an effective alternating iterative strategy to optimize our proposed model. Restoration experiments on both synthetic and real HSI datasets demonstrate their superiority against related methods.
Abstract（参考訳）: テンソル特異値分解によって引き起こされるテンソル核ノルム(TNN)は、ハイパースペクトル画像(HSI)復元タスクにおいて重要な役割を果たす。本稿ではまず,TNNにおける3つの重要な現象について考察する。 HSIのフーリエ変換領域では、異なる周波数成分は異なる情報を含み、各周波数成分の異なる特異値も異なる情報を表す。 2つの物理現象はスペクトル次元だけでなく、空間次元にも存在している。そして,HSI修復におけるTNNの能力と柔軟性を向上させるために,上記の3つの重要な現象に基づいた多モード・二重重み付きTNNを提案する。 HSIの全てのモードにおいて、周波数成分と特異値の物理的意味に応じて適応的に縮小することができる。乗算器の交互方向法(alternating direction method of multipliers)の枠組みにおいて,提案手法を最適化する効果的な交互方向反復戦略を考案する。合成HSIデータセットと実HSIデータセットの復元実験は、関連する手法よりも優れていることを示した。

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