Zero-Shot Hyperspectral Image Denoising With Separable Image Prior

1. 摘要 大量的高光譜數據收集起來比較困難，所以作者提出了一種自監督策略，可以從一張退化圖像構建出訓練數據來訓練一個去噪網絡而不需要任何干淨數據。 另外，高光譜圖像的光譜波段數一般比較多，計算負載較大，因此作者引入深度可分離卷積來實施去噪，既能捕獲高光譜圖像的結構先驗又能減小模型複雜性。 2. 方法介紹 2.1. 深度可分離卷積的性能 現在，我們考慮一個圖像填充任務。假設 A ∈ { 0 , 1

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