論文の概要: Fast Hyperspectral Image Denoising and Inpainting Based on Low-Rank and Sparse Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06842v1
• Date: Thu, 11 Mar 2021 18:12:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-12 14:38:57.235330
• Title: Fast Hyperspectral Image Denoising and Inpainting Based on Low-Rank and Sparse Representations
• Title（参考訳）: 低ランクおよびスパース表現に基づく高速ハイパースペクトル画像のデノイジングとインパインティング
• Authors: Lina Zhuang and Jose M. Bioucas-Dias
• Abstract要約: 本稿では,高速かつ競合性の高い2つのハイパースペクトル画像(HSI)復元アルゴリズムを提案する。 FastHyDeとFastHyInは、非常にコンパクトでスパースなHSI表現を完全に利用しています。 シミュレーションと実データによる一連の実験で、新しく導入されたFastHyDeとFastHyInは、最先端の手法と競合し、計算の複雑さははるかに低い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8883733362171032
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces two very fast and competitive hyperspectral image (HSI) restoration algorithms: fast hyperspectral denoising (FastHyDe), a denoising algorithm able to cope with Gaussian and Poissonian noise, and fast hyperspectral inpainting (FastHyIn), an inpainting algorithm to restore HSIs where some observations from known pixels in some known bands are missing. FastHyDe and FastHyIn fully exploit extremely compact and sparse HSI representations linked with their low-rank and self-similarity characteristics. In a series of experiments with simulated and real data, the newly introduced FastHyDe and FastHyIn compete with the state-of-the-art methods, with much lower computational complexity.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、高速ハイパースペクトル復調(FastHyDe)、ガウス音とポアソン音に対処することができる復調アルゴリズム、高速ハイパースペクトルインペインティング(FastHyIn)、既知のバンド内の既知のピクセルからのいくつかの観測が欠落しているHSIを復元するためのインペインティングアルゴリズムの2つの非常に高速で競争力のあるハイパースペクトル画像(HSI)復元アルゴリズムを紹介します。 FastHyDeとFastHyInは、非常にコンパクトでスパースなHSI表現を完全に利用しています。 シミュレーションと実データによる一連の実験で、新しく導入されたFastHyDeとFastHyInは、最先端の手法と競合し、計算の複雑さははるかに低い。

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