論文の概要: Irregular Tensor Low-Rank Representation for Hyperspectral Image Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18388v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 02:56:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:50:10.030607
• Title: Irregular Tensor Low-Rank Representation for Hyperspectral Image Representation
• Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像表現のための不規則なテンソル低ランク表現
• Authors: Bo Han, Yuheng Jia, Hui Liu, Junhui Hou,
• Abstract要約: 低ランクテンソル表現はスペクトル変動を緩和するための重要なアプローチである。 従来の低ランク表現法は、通常のデータキューブにのみ適用できる。 本稿では,不規則な3次元立方体を効率的にモデル化できる新しい不規則な低ランク表現法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.69331824668954
• License:
• Abstract: Spectral variation is a common problem for hyperspectral image (HSI) representation. Low-rank tensor representation is an important approach to alleviate spectral variations. However, the spatial distribution of the HSI is always irregular, while the previous tensor low-rank representation methods can only be applied to the regular data cubes, which limits the performance. To remedy this issue, in this paper we propose a novel irregular tensor low-rank representation model. We first segment the HSI data into several irregular homogeneous regions. Then, we propose a novel irregular tensor low-rank representation method that can efficiently model the irregular 3D cubes. We further use a non-convex nuclear norm to pursue the low-rankness and introduce a negative global low-rank term that improves global consistency. This proposed model is finally formulated as a convex-concave optimization problem and solved by alternative augmented Lagrangian method. Through experiments on four public datasets, the proposed method outperforms the existing low-rank based HSI methods significantly. Code is available at: https://github.com/hb-studying/ITLRR.
• Abstract（参考訳）: スペクトル変動は、ハイパースペクトル画像(HSI)表現の一般的な問題である。 低ランクテンソル表現はスペクトル変動を緩和するための重要なアプローチである。 しかし、HSIの空間分布は常に不規則であるが、以前のテンソル低ランク表現法は通常のデータキューブにしか適用できないため、性能が制限される。 そこで本研究では,不規則なテンソル低ランク表現モデルを提案する。 まず、HSIデータをいくつかの不規則な均一な領域に分割する。 そして,不規則な3次元立方体を効率的にモデル化できる新しい不規則テンソル低ランク表現法を提案する。 我々はさらに、非凸核規範を用いて低ランクを追求し、世界の一貫性を向上させる負のグローバル低ランク項を導入する。 このモデルは最終的に凸凹最適化問題として定式化され、代替ラグランジアン法によって解かれる。 4つの公開データセットに対する実験により,提案手法は既存の低ランクHSI法よりも大幅に優れていた。 コードは、https://github.com/hb-studying/ITLRR.comで入手できる。

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