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RSS订阅原创 PIDS PIE
本文研究了两种基于先验图像引导的光谱成像重建方法。PIDS方法通过最小化重建图像与RGB先验图像的全变分差异，实现空间纹理对齐；PIE方法则结合生成式自编码器和ADMM优化，在保持空间细节的同时提升光谱一致性。两种方法均有效利用RGB图像的空间信息，其中PIE通过混合框架在重建质量和计算效率上取得更好平衡，无需预训练即可实现高质量光谱重建，在PSNR/SSIM指标上达到先进水平。研究为双相机压缩光谱成像系统提供了有效的解决方案。
2025-12-15 19:17:39
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原创 NNM WNNM ADMM
摘要：本文介绍了核范数最小化(NNM)和加权核范数最小化(WNNM)在图像处理中的应用。NNM通过奇异值收缩实现低秩近似，但会均匀处理所有奇异值，导致重要信息损失。WNNM则对奇异值进行差异化加权处理，更好保留图像细节。在高光谱图像复原中，交替方向乘子法(ADMM)被用于整合物理模型和WNNM低秩先验，通过变量分解简化复杂优化问题的求解。这些方法利用图像非局部相似性形成的低秩特性，有效实现了去噪和重建任务。
2025-12-15 16:38:28
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原创 Revisiting Nonlocal Self-Similarity from Continuous Representation论文结构（笔记）
在连续空间中定义的耦合低秩函数分解，更紧凑和准确地表示所有非局部组，并通过全局提取组间的相关性知识以共享参数的方式进行表示。分组：用学习到的显示表示来计算关键方块与连续方块的相似性，找出前s个相似的组成连续组，坐标对齐，构建新观测数据集（包含s值）。提出的方法能表征连续组间的相似性并且尊重每个连续组的个性（能捕捉组内、组间的相似性）。耦合低秩函数分解：低秩函数分解的不足-->N+1个因子函数共享，核心张量不共享-->耦合低秩函数分解。--基于连续表示的方法。--E.正则化项的设计。--基于基函数的方法。
2025-04-16 14:25:23
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空空如也
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