Nonlocal structured sparsity regularization modeling for hyperspectral image denoising
The nonlocal-based model for hyperspectral image (HSI) denoising first uses nonlocal self-similarity (NSS) prior to group similar full-band patches into 3-D nonlocal full-band groups (tensors) using a block matching (BM) operation, and then a low-rank (LR) penalty is typically applied to each nonloc...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Zha, Zhiyuan, Wen, Bihan, Yuan, Xin, Zhang, Jiachao, Zhou, Jiantao, Lu, Yilong, Zhu, Ce |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/169336 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Image restoration via reconciliation of group sparsity and low-rank models
بواسطة: Zha, Zhiyuan, وآخرون
منشور في: (2022) -
Image restoration via simultaneous nonlocal self-similarity priors
بواسطة: Zha, Zhiyuan, وآخرون
منشور في: (2022) -
Learning nonlocal sparse and low-rank models for image compressive sensing: nonlocal sparse and low-rank modeling
بواسطة: Zha, Zhiyuan, وآخرون
منشور في: (2023) -
Nonconvex L₁/₂- regularized nonlocal self-similarity denoiser for compressive sensing based CT reconstruction
بواسطة: Li, Yunyi, وآخرون
منشور في: (2023) -
From rank estimation to rank approximation : rank residual constraint for image restoration
بواسطة: Zha, Zhiyuan, وآخرون
منشور في: (2021)