基于QRNN3D的高光谱图像去噪技术突破

资源摘要信息:"hsimatlab代码-QRNN3D:用于高光谱图像去噪的3D拟递归神经网络（TNNLS2020）" 知识点: 1. QRNN3D是一种用于处理高光谱图像去噪的3D拟递归神经网络，该网络由TNNLS 2020论文提出。 2. 该网络在高斯和复杂噪声情况下均优于ICVL数据集上的所有领先方法。 3. QRNN3D网络可应用于100频段以上的遥感高光谱图像，这些图像往往因为恶劣的大气和水吸收而被现实世界的非高斯噪声破坏。 4. 实施QRNN3D网络所需的先决条件包括Python版本3.5或以上，PyTorch版本0.4.1或以上。此外，还需要安装opencv-python，tensorboardX，以及caffe。 5. 该网络的运行平台指定为Ubuntu 16.04，并且需要安装cuda-8.0。 6. 准备训练和测试数据集是实施QRNN3D网络的关键步骤之一。用户需要从ICVL高光谱图像数据库下载.mat版本的训练测试数据集，并将101个测试数据分为高斯和复数降噪两部分。 7. 训练数据集的准备需要安装cafe和lmdb，这些可以通过conda安装。同时，需要阅读utility/lmdb_data.py中的函数create_icvl64_31，并根据指令注释定义自己的数据/数据集地址。 8. QRNN3D的代码可以在名为"QRNN3D-master"的压缩包子文件中找到。 在实施QRNN3D网络之前，我们需要确保已经安装了所有必要的软件依赖项，并且理解了如何准备训练和测试数据集。然后，根据论文或开源资源中提供的步骤，我们可以开始训练和测试QRNN3D网络，以期望取得比现有技术更好的去噪效果。 此外，"QRNN3D-master"这个标签可能暗示了一个GitHub仓库名，该仓库可能包含了QRNN3D的完整源代码和文档，是进行进一步学习和开发的基础。用户需要从GitHub或其他源获取该压缩包子文件，然后按照文件中的说明进行解压和配置环境，最后运行代码。在系统开源的前提下，源代码的可访问性为研究人员和开发者提供了极大的便利，使他们能够理解、修改和扩展QRNN3D网络。 在学习和实施QRNN3D时，读者应深入理解3D拟递归神经网络的工作原理，包括其架构设计、学习算法、以及如何处理高光谱图像中的去噪问题。此外，了解高光谱图像处理和神经网络在遥感领域的应用背景也是非常重要的。在熟悉了这些知识点后，研究人员可以将QRNN3D应用于高光谱图像去噪任务中，以提高遥感图像的质量，进一步推动遥感技术的发展。