低秩表示的组基高光谱图像去噪方法

"这篇研究论文探讨了一种名为GROUP-BASED HYPERSPECTRAL IMAGE DENOISING USING LOW RANK REPRESENTATION的方法，旨在解决高光谱图像的去噪问题。作者包括Mengdi Wang, Jing Yu和Weidong Sun，分别来自清华大学和北京工业大学。他们提出了一种基于低秩表示的组内去噪策略，通过将高光谱图像分割成重叠的块，并将相似块组合成组，然后整体对组进行低秩表示的去噪处理。这种方法同时考虑了块内的局部相似性和组内块间的非局部相似性，利用非局部相似块提供的额外结构信息来更有效地识别和去除噪声。" 在高光谱图像（HSI）处理中，噪声是一个常见的问题，它会降低图像的质量并影响后续分析的准确性。这篇研究论文提出了一种创新的解决方案，即组基低秩表示（GLRR）方法。该方法的核心是利用低秩矩阵恢复理论，因为低秩表示能够捕捉到图像的基本结构，而噪声通常表现为随机且不规则，无法形成低秩模式。 首先，GLRR将被噪声污染的高光谱图像划分为多个重叠的像素块。这种划分方式允许方法在较小的区域内寻找像素间的相似性，从而捕获局部特征。然后，将具有相似性的块归为同一组，这样可以确保组内具有共同的或相关的信息。 接下来，整个组被视作一个整体进行低秩表示。低秩表示假设原始无噪声图像的块可以被近似为一个低秩矩阵，而噪声则被模型视为离群值。通过最小化组的秩，可以去除噪声，因为噪声往往不能被低秩结构所描述。在优化过程中，那些与组内其他块差异较大的元素（可能代表噪声）会被识别并消除。 此外，GLRR方法还考虑了非局部相似性，这意味着即使在不同的块之间，如果它们在全局上显示出相似的模式，也会被包含在同一组中。这种非局部相似性提供了额外的结构信息，有助于提高去噪效果。这种方法的优势在于，它能够在保持图像重要结构信息的同时，有效去除噪声，提升图像的整体质量。 这篇研究论文提出了一种新颖的高光谱图像去噪策略，通过结合局部和非局部相似性，利用低秩表示对图像进行恢复，以达到去除噪声的目的。这种方法对于高光谱图像处理领域具有重要的理论价值和实际应用前景，尤其是在遥感、环境监测、生物医学成像等领域。