論文の概要: Fast Noise Removal in Hyperspectral Images via Representative Coefficient Total Variation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01825v1
• Date: Thu, 3 Nov 2022 14:06:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 14:01:34.143605
• Title: Fast Noise Removal in Hyperspectral Images via Representative Coefficient Total Variation
• Title（参考訳）: 代表係数変動によるハイパースペクトル画像の高速ノイズ除去
• Authors: Jiangjun Peng, Hailin Wang, Xiangyong Cao, Xinlin Liu, Xiangyu Rui and Deyu Meng
• Abstract要約: データの構造的先行をマイニングすることは、ハイパースペクトル画像(HSI)のタスクを認知する技術として広く認知されている。 モデルベースのメソッドは優れた一般化能力を持ち、ランタイムは高速な処理要求を満たすことができない。 低位と局所的な滑らかな特性を同時に特徴付けるために,代表係数トータル変分 (RCTV) という新しい正規化器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.23169948685068
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mining structural priors in data is a widely recognized technique for hyperspectral image (HSI) denoising tasks, whose typical ways include model-based methods and data-based methods. The model-based methods have good generalization ability, while the runtime cannot meet the fast processing requirements of the practical situations due to the large size of an HSI data $ \mathbf{X} \in \mathbb{R}^{MN\times B}$. For the data-based methods, they perform very fast on new test data once they have been trained. However, their generalization ability is always insufficient. In this paper, we propose a fast model-based HSI denoising approach. Specifically, we propose a novel regularizer named Representative Coefficient Total Variation (RCTV) to simultaneously characterize the low rank and local smooth properties. The RCTV regularizer is proposed based on the observation that the representative coefficient matrix $\mathbf{U}\in\mathbb{R}^{MN\times R} (R\ll B)$ obtained by orthogonally transforming the original HSI $\mathbf{X}$ can inherit the strong local-smooth prior of $\mathbf{X}$. Since $R/B$ is very small, the HSI denoising model based on the RCTV regularizer has lower time complexity. Additionally, we find that the representative coefficient matrix $\mathbf{U}$ is robust to noise, and thus the RCTV regularizer can somewhat promote the robustness of the HSI denoising model. Extensive experiments on mixed noise removal demonstrate the superiority of the proposed method both in denoising performance and denoising speed compared with other state-of-the-art methods. Remarkably, the denoising speed of our proposed method outperforms all the model-based techniques and is comparable with the deep learning-based approaches.
• Abstract（参考訳）: データの構造的先行をマイニングすることは、モデルに基づく手法やデータに基づく手法を含む、ハイパースペクトル画像(HSI)のタスクを記述するための広く知られている技法である。 モデルベースの手法は優れた一般化能力を持つが、ランタイムはHSIデータ $ \mathbf{X} \in \mathbb{R}^{MN\times B}$ の大きいサイズのため、実際の状況の高速な処理要求を満たすことはできない。 データベースのメソッドでは、トレーニングされた新しいテストデータに対して非常に高速に実行する。 しかし、その一般化能力は常に不十分である。 本稿では,高速モデルに基づくhsiデノイジング手法を提案する。 具体的には,低位と局所的な滑らかな特性を同時に特徴付ける代表係数総変動 (rctv) という新しい正規化器を提案する。 RCTV正則化器は、代表係数行列 $\mathbf{U}\in\mathbb{R}^{MN\times R} (R\ll B)$ が元の HSI $\mathbf{X}$ を直交変換することで、$\mathbf{X}$ より前の強い局所滑らかさを継承できるという観測に基づいて提案される。 R/B$は非常に小さいので、RCTV正規化器に基づくHSI復調モデルは時間的複雑さが低い。 さらに、代表係数行列 $\mathbf{u}$ は雑音に対してロバストであるため、rctv正則化器はいくらかhsi消音モデルのロバスト性を促進することができる。 混合雑音除去に関する広範囲な実験により,提案手法は他の最先端手法と比較して,ノイズ除去性能と雑音除去速度の両方において優れていることが示された。 驚くべきことに,提案手法の発声速度は,モデルベース手法のすべてに匹敵し,ディープラーニングベースの手法に匹敵する。

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