近日，我校信息科學技術(shù)學院高光譜遙感團隊在圖像處理與計算機視覺方向取得重要成果，發(fā)展了一種耦合數(shù)據(jù)驅(qū)動與模型驅(qū)動的高光譜影像去噪自監(jiān)督方法。

該成果同時引入了光譜低秩先驗和深度空間先驗，提出了一種自監(jiān)督高光譜影像去噪方法。該方法既可以充分挖掘高光譜影像內(nèi)在的張量低秩性，又可以利用深度網(wǎng)絡(luò)的空間特征表達能力。在沒有干凈的高光譜影像訓練樣本的情況下，構(gòu)建了交替迭代自監(jiān)督優(yōu)化框架。通過交替迭代自監(jiān)督優(yōu)化來求解光譜低秩先驗項和深度空間先驗項，采用聯(lián)合交替方向乘子方法和自監(jiān)督學習機制進行迭代更新。該方法既引入了模型驅(qū)動框架的可解釋性，又繼承了數(shù)據(jù)驅(qū)動框架的高效性，能夠?qū)崿F(xiàn)復雜場景下的高光譜影像穩(wěn)健去噪，較大程度上解決了現(xiàn)有大多數(shù)高光譜去噪方法的過擬合問題。

該成果發(fā)表于圖像處理領(lǐng)域頂級期刊IEEE Transactions onImageProcessing（CCF-A，IF：11.041）上。我校信息科學技術(shù)學院興海副教授張強為該成果的第一作者，宋梅萍教授為通訊作者，大連海事大學為該成果的第一單位。

該成果得到了國家自然科學基金（41922008、42101350、61971082、61971319）的支持。

成果鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9913829/