Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unsupervised Spatial-spectral Network Learning for Hyperspectral Compressive Snapshot Reconstruction

論文の概要: Unsupervised Spatial-spectral Network Learning for Hyperspectral Compressive Snapshot Reconstruction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12086v1
Date: Fri, 18 Dec 2020 12:29:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-01 18:01:48.629541
Title: Unsupervised Spatial-spectral Network Learning for Hyperspectral Compressive Snapshot Reconstruction
Title（参考訳）: ハイパースペクトル圧縮スナップショット再構成のための教師なし空間スペクトルネットワーク学習
Authors: Yubao Sun, Ying Yang, Qingshan Liu, Mohan Kankanhalli
Abstract要約: 圧縮スナップショット測定からのみハイパースペクトル画像を再構成する非監視空間スペクトルネットワークを提案する。我々のネットワークは最先端の手法よりも優れた再構築結果を得ることができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.530040002441694
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Hyperspectral compressive imaging takes advantage of compressive sensing theory to achieve coded aperture snapshot measurement without temporal scanning, and the entire three-dimensional spatial-spectral data is captured by a two-dimensional projection during a single integration period. Its core issue is how to reconstruct the underlying hyperspectral image using compressive sensing reconstruction algorithms. Due to the diversity in the spectral response characteristics and wavelength range of different spectral imaging devices, previous works are often inadequate to capture complex spectral variations or lack the adaptive capacity to new hyperspectral imagers. In order to address these issues, we propose an unsupervised spatial-spectral network to reconstruct hyperspectral images only from the compressive snapshot measurement. The proposed network acts as a conditional generative model conditioned on the snapshot measurement, and it exploits the spatial-spectral attention module to capture the joint spatial-spectral correlation of hyperspectral images. The network parameters are optimized to make sure that the network output can closely match the given snapshot measurement according to the imaging model, thus the proposed network can adapt to different imaging settings, which can inherently enhance the applicability of the network. Extensive experiments upon multiple datasets demonstrate that our network can achieve better reconstruction results than the state-of-the-art methods.
Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル圧縮イメージングは、圧縮センシング理論を利用して、時間的走査を行わずに符号化された開口スナップショット測定を行い、3次元空間スペクトルデータ全体を1回の積分期間中に2次元投影によってキャプチャする。その核となる問題は、圧縮センシング再構成アルゴリズムを用いて基礎となるハイパースペクトル画像を再構築する方法である。異なるスペクトルイメージング装置のスペクトル応答特性と波長範囲の多様性のため、以前の研究は複雑なスペクトルのばらつきを捉えたり、新しいハイパースペクトル画像装置に適応する能力に欠けることが多い。これらの問題に対処するために,圧縮スナップショット計測からのみハイパースペクトル像を再構成する空間スペクトルネットワークを提案する。提案するネットワークは,スナップショット計測に基づく条件付き生成モデルとして機能し,空間スペクトルアテンションモジュールを用いてハイパースペクトル画像の共役空間スペクトル相関を捉える。ネットワークパラメータは、ネットワーク出力が画像モデルに従って所定のスナップショット測定と密に一致するように最適化されるため、提案するネットワークは異なる撮像設定に適応でき、ネットワークの適用性が本質的に向上する。複数のデータセットに対する大規模な実験により、我々のネットワークは最先端の手法よりもより良い再構築結果が得られることを示した。

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