文件名称:
ADMM_3DDnCNN_HSI_deconvolution:实施论文“通过3DDnCNN学习光谱空间先验以进行高光谱图像反卷积”（ICASSP 2020）-源码
开发工具:
文件大小: 2mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-07
详细说明：通过3DDnCNN学习光谱空间先验以进行高光谱图像反卷积
脚步：
运行Cave_processing.py以处理公共数据集CAVE；
运行get_kernel.py以获得本文中使用的服务器模糊内核。
运行blurring_image.m以使原始高光谱图像与获得的内核模糊；
运行main_con.py是高光谱图像反卷积的主要功能。
如果要训练和测试去噪神经网络3DDnCNN，请执行以下操作：
运行train.py来训练3DDnCNN;
运行test.py以测试3DDnCNN;
如有任何疑问，请随时通过给我发送电子邮件。
如果此代码对您有帮助，请引用我们的论文，如下所示：
inproceedings {wang2020learning，title = {通过3DDNCNN为高光谱图像反卷积学习光谱空间先验}，作者= {Wang，Xiuheng和Chen，Jie and R
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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