Hyde: The First Open-Source, Python-Based, Gpu-Accelerated Hyperspectral Denoising Package

¹; Rasti, Behnood; Gotz, Markus

¹; Ghamisi, Pedram; Gloaguen, Richard; Streit, Achim

¹
¹ Scientific Computing Center (SCC), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Preprint

DOI: 10.5445/IR/1000153063

Veröffentlicht am 24.11.2022

Originalveröffentlichung
DOI: 10.1109/WHISPERS56178.2022.9955088

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Zugehörige Institution(en) am KIT	Scientific Computing Center (SCC)
Publikationstyp	Proceedingsbeitrag
Publikationsdatum	13.09.2022
Sprache	Englisch
Identifikator	ISBN: 978-1-6654-7070-4 KITopen-ID: 1000153063
HGF-Programm	46.21.04 (POF IV, LK 01) HAICU
Erschienen in	2022 12th Workshop on Hyperspectral Imaging and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing (WHISPERS), Rome, Italy, 13-16 September 2022
Veranstaltung	12th Workshop on Hyperspectral Imaging and Signal Processing : Evolution in Remote Sensing (WHISPERS 2022), Rom, Italien, 13.09.2022 – 16.09.2022
Verlag	Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Seiten	1–5
Nachgewiesen in	Scopus arXiv OpenAlex Dimensions
Relationen in KITopen	Verweist auf HyDe - Hyperspectral Denoising Algorithm Toolbox in Python. Coquelin, Daniel; Götz, Markus (2021) Forschungsdaten (1000140733)
Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung