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上传时间: 2021-03-08
详细说明：本文解决了从单个图像去除线条图案噪声的问题，例如雨条纹，高光谱条纹等。 先前的大多数方法都对原始图像域中的线型噪声建模，这些线型噪声无法显式地利用方向特性，因此导致了冗余的子空间，这些子空间对于这些线型噪声的表现能力很差。 为了使线条图案结构获得紧凑的子空间，在这项工作中，我们将转换合并到图像分解模型中，以便将输入图像映射到线条图案外观具有极其明显的低秩结构的域。允许我们在从嘈杂的图像中提取线条图案条纹/条纹之前强制执行低等级。 此外，随机噪声通常与线型噪声混合在一起，这使具有挑战性的问题变得更加困难。 虽然先前的方法诉诸于多图像的光谱或时间相关性，但我们在局部梯度和非局部域中都对嘈杂图像和干净图像之间进行了详细分析，并提出了图像的成分方向总变分和低秩先验层，从而同时适应两种类型的噪声。 所提出的方法已经在两个不同的任务上进行了评估，包括遥感图像混合随机条纹噪声去除和雨水条纹去除，所有这些都获得了非常令人印象深刻的性能。
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