该研究介绍了一种基于凸优化的构建高分辨率 HSI 和高分辨率 MSI 综合图像的数据融合方法，使用向量全变差作为正则化项，通过 Split Augmented Lagrangian Shrinkage Algorithm（SALSA）算法实现优化，取得了优于现有算法的效果。
Nov, 2014
本文设计了一个基于互信息的算法，与最陡上升算法相结合，以提高对 HSI 分类有用的相关波段的对称不确定性系数策略的特征选择工具和包装器策略，以控制冗余和提高对人工智能的理解和适应。
Oct, 2022
通过使用 Stein's Unbiased Risk Estimator（SURE）的概念，无需真实样本数据，仅使用来自相同噪声分布的其他图片的测量结果，就可实现图像恢复和降噪的任务，并在 Deep Image Prior 等领域取得了部分进展。
May, 2018
本研究提出一种基于子空间学习的单类分类技术，能够对高光谱数据进行有效分类，具有对付高维度和标签不平衡问题的能力。
Apr, 2023
本论文介绍了从 Keshava 和 Mustard 的分离教程 [1] 到现在的分离方法的概述。混合模型首先被讨论。描述了信号子空间，几何，统计，稀疏基础和空间上下文分离算法。同时讨论了数学问题和潜在解决方案。通过实验展示算法特征。
Feb, 2012
该论文提出了针对广泛问题的 Stein 无偏风险估计方法，扩展了 SURE 设计技术，并建议了一种基于正则化 SURE 目标的小波去噪策略，可以改善均方误差性能。
Apr, 2008
这篇论文开发了一种全自动的无监督处理工作流程，使用一种轻量级的自动编码器和高斯混合模型来对地质材料进行聚类，该工作流程称为 GyPSUM， 可以快速准确地聚类相似的地质材料并在实验室图像和遥感图像中一致地识别和分离主要的矿物类。
Jun, 2021
本论文提出了一种基于空间 - 谱选择性状态空间模型的 U 型网络（称为 SSUMamba），用于高光谱图像去噪，能够在状态空间模型计算中实现完全的全局空间 - 谱相关性，通过引入交替扫描策略（SSAS）对多方向 3D 高光谱图像进行信息流建模。实验证明，我们的方法优于其他方法。
May, 2024
本文综述了寻找好的波段来分类区域项目的方法。一些方法利用互信息和阈值选择相关图像，而其他方法则控制和避免冗余。作者提出的仪表板有助于分析假定的特征选择和提取软件。
本研究提出了针对文档图像的新型盲式高光谱图像去模糊方法，它利用高光谱图像的低秩属性和文本优化图像先验来进行 PSF 估计和去模糊。初步结果表明，该方法在所有光谱带上都可以得到良好的结果，成功地消除了模糊和噪声引起的图像伪影，并显著增加了可以用于进一步分析的波段数。
Mar, 2023