[发明专利]一种基于三维拟递归神经网络的高光谱图像降噪方法有效
| 申请号： | 201911332667.0 | 申请日： | 2019-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN111080555B | 公开（公告）日： | 2023-08-11 |
| 发明（设计）人： | 付莹;魏恺轩;黄华 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/044;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 王松 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开的一种基于三维拟递归神经网络的高光谱图像降噪方法，属于图像处理领域。本发明的一种基于三维拟递归神经网络的高光谱图像降噪方法：根据空间‑光谱相关性和光谱全局相关性，构建以三维卷积和准递归池化及交替方向结构为核心的三维拟递归神经网络；通过降噪训练数据集训练三维拟递归神经网络；应用训练完毕的三维拟递归神经网络去除带噪高光谱图像中的复杂噪声。本发明能够高质量地完成高光谱图像降噪恢复，不仅能保证恢复结果具备空间、光谱保真性，大幅度提高光谱图像恢复的效率，而且能够用于任意光谱分辨率的成像系统采集的高光谱图像，扩展高光谱图像的应用范围。本发明可用于遥感成像、地质勘探、农业生产和生物医学领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 三维 递归 神经网络 光谱 图像 方法 | ||
【主权项】：
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