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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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저널정보
한국광학회 Current Optics and Photonics Journal of the Optical Society of Korea Vol.20 No.6
발행연도
2016.12
수록면
752 - 761 (10page)

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Hyperspectral images are often contaminated with stripe noise, which severely degrades the imagingquality and the precision of the subsequent processing. In this paper, a variational model is proposed byemploying spectral-spatial adaptive unidirectional variation and a sparse representation. Unlike traditionalmethods, we exploit the spectral correction and remove stripes in different bands and different regionsadaptively, instead of selecting parameters band by band. The regularization strength adapts to the spectrallyvarying stripe intensities and the spatially varying texture information. Spectral correlation is exploited viadictionary learning in the sparse representation framework to prevent spectral distortion. Moreover, theminimization problem, which contains two unsmooth and inseparable l1-norm terms, is optimized by thesplit Bregman approach. Experimental results, on datasets from several imaging systems, demonstrate thatthe proposed method can remove stripe noise effectively and adaptively, as well as preserve original detailinformation.

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