Zero-Shot Hyperspectral Image Denoising With Separable Image Prior

1. 摘要 大量的高光谱数据收集起来比较困难，所以作者提出了一种自监督策略，可以从一张退化图像构建出训练数据来训练一个去噪网络而不需要任何干净数据。 另外，高光谱图像的光谱波段数一般比较多，计算负载较大，因此作者引入深度可分离卷积来实施去噪，既能捕获高光谱图像的结构先验又能减小模型复杂性。 2. 方法介绍 2.1. 深度可分离卷积的性能 现在，我们考虑一个图像填充任务。假设 A ∈ { 0 , 1

>>阅读原文<<