論文の概要: Haar Nuclear Norms with Applications to Remote Sensing Imagery Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08509v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 13:46:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 17:19:55.934444
• Title: Haar Nuclear Norms with Applications to Remote Sensing Imagery Restoration
• Title（参考訳）: リモートセンシング画像復元への応用
• Authors: Shuang Xu, Chang Yu, Jiangjun Peng, Xiangyong Cao,
• Abstract要約: 本稿では,Har Nuclear norm (HNN) という,高効率かつ効率的なリモートセンシング画像復元のための新しい低ランク正規化用語を提案する。 2次元前方スライス-ワイド・ハール離散ウェーブレット変換から導出されるウェーブレット係数の低ランク特性を利用する。 ハイパースペクトル像の着色, マルチテンポラル画像雲の除去, ハイパースペクトル像の脱色実験により, HNNの可能性が明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.253001480392385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Remote sensing image restoration aims to reconstruct missing or corrupted areas within images. To date, low-rank based models have garnered significant interest in this field. This paper proposes a novel low-rank regularization term, named the Haar nuclear norm (HNN), for efficient and effective remote sensing image restoration. It leverages the low-rank properties of wavelet coefficients derived from the 2-D frontal slice-wise Haar discrete wavelet transform, effectively modeling the low-rank prior for separated coarse-grained structure and fine-grained textures in the image. Experimental evaluations conducted on hyperspectral image inpainting, multi-temporal image cloud removal, and hyperspectral image denoising have revealed the HNN's potential. Typically, HNN achieves a performance improvement of 1-4 dB and a speedup of 10-28x compared to some state-of-the-art methods (e.g., tensor correlated total variation, and fully-connected tensor network) for inpainting tasks.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像復元は、画像内の欠落した領域や破損した領域を再構築することを目的としている。 これまで、低ランクモデルがこの分野で大きな関心を集めてきた。 本稿では,Har Nuclear norm (HNN) という,高効率かつ効率的なリモートセンシング画像復元のための新しい低ランク正規化用語を提案する。 2次元前方スライスワイズHaar離散ウェーブレット変換から導出されるウェーブレット係数の低ランク特性を利用して、分離された粗粒構造と画像中の微細なテクスチャを効果的にモデル化する。 ハイパースペクトル像の着色, マルチテンポラル画像雲の除去, ハイパースペクトル像の脱色実験により, HNNの可能性が明らかとなった。 典型的には、HNNは1-4dBの性能向上と10-28xの高速化を実現している。

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