Tensor non-local low-rank regularization for recovering compressed hyperspectral images

Sparsity-based methods have been widely used in hyperspectral imagery compression recovery (HSI-CR). However, most of the available HSI-CR methods work on vector space by vectorizing hyperspectral cubes in spatial and spectral domain, which will destroy spatial and spectral correlation and result in...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) s. 3046 - 3050
Hlavní autoři:	Zhao, Yongqiang, Xue, Jize, Hao, Jinglei
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.09.2017
Témata:	alternative direction multiplier method compression recovery Correlation Hyperspectral image Hyperspectral imaging Image coding Image reconstruction Matrix decomposition non-local self-similarity structured sparsity Tensile stress tensor low-rank approximation Three-dimensional displays
ISSN:	2381-8549
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!