高光谱图像去噪卷积神经网络

### 使用卷积神经网络(CNN)去除高光谱图像(HSI)噪声 #### CNN在HSI去噪中的应用原理 深度卷积神经网络因其强大的表征能力和快速的处理速度，在消除高光谱图像中的混合噪声方面表现出色。CNN可以通过多层次的学习过程，自动提取和理解复杂的数据分布特性，从而有效地分离信号与噪声成分[^1]。 #### HSI-DeNet模型介绍 具体而言，一种名为HSI-DeNet的架构被设计用于解决这一挑战。该模型不仅包含了标准的卷积层以捕获局部特征，还特别加入了针对HSI特性的优化组件，如残差学习单元等，这些改进有助于提高对不同类型噪声的有效抑制效果。此外，由于采用了轻量化的结构设计，即使是在资源受限环境下也能保持高效的运行效率。 #### 像素对方法增强训练样本多样性 为了进一步提升CNN在HSI去噪任务上的表现，研究人员提出了通过构建像素对的方式来扩充有限数量的真实标注数据集。这种方法允许系统更充分地挖掘潜在规律，并且当面对新场景时仍能维持较高的泛化能力。对于每一个待测位置及其邻近区域组成的配对实例都会经过精心挑选后的预处理流程再送入网络进行分析判断；最后依据多数表决原则决定输出结果所属类别标签[^2]。 #### 结合GCN强化空间关联性建模 除了单纯依赖于传统意义上的二维平面内相邻关系之外，还有学者尝试将图卷积网络(GCN)融入整体框架之中形成复合型解决方案——即让一部分子模块专注于较小范围内的细节刻画(比如单个像元)，另一部分则着眼于较大尺度下的全局布局描述(例如整个超像素块)[^3]。这样的双管齐下策略可以在一定程度上弥补单一视角所带来的局限性，进而达到更加理想的净化目的。 #### 实现示例代码片段 下面给出一段简单的Python伪代码作为概念验证： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models def build_cnn_denoising_model(input_shape=(None, None, num_bands)): model = models.Sequential() # 输入层定义 model.add(layers.InputLayer(input_shape=input_shape)) # 卷积层序列配置 model.add(layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), padding='same', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) ... # 更深层次的设计取决于实际需求 # 输出层设置 (假设为回归问题) model.add(layers.Conv2DTranspose(filters=num_bands, kernel_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding='same', activation=None)) return model # 创建并编译模型 model = build_cnn_denoising_model((height, width, bands)) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 数据准备省略... X_train_noisy, X_train_clean = prepare_data() # 开始训练 history = model.fit(X_train_noisy, X_train_clean, epochs=epochs, batch_size=batch_size) ```