論文の概要: Hyperspectral Image Super-Resolution in Arbitrary Input-Output Band Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10614v1
• Date: Fri, 19 Mar 2021 03:32:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 14:26:16.953979
• Title: Hyperspectral Image Super-Resolution in Arbitrary Input-Output Band Settings
• Title（参考訳）: 任意出力帯域設定におけるハイパースペクトル画像超解像
• Authors: Zhongyang Zhang, Zhiyang Xu, Zia Ahmed, Asif Salekin, Tauhidur Rahman
• Abstract要約: スペクトル帯域が狭いハイパースペクトル画像(HSI)は、豊富なスペクトル情報をキャプチャし、多くのコンピュータビジョンタスクに適している。 HSIの基本的な限界の1つは空間分解能の低さであり、この問題に対処するための超解像(SR)に関する最近の研究がいくつか提案されている。 本研究では,任意の数の入力帯域のピーク波長でHSI画像を取り込み,任意の数の出力帯域のピーク波長でスーパーリゾルドHSIを生成することができるメタラーニング型スーパーリゾリューション(MLSR)モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2148588577240576
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hyperspectral images (HSIs) with narrow spectral bands can capture rich spectral information, making them suitable for many computer vision tasks. One of the fundamental limitations of HSI is its low spatial resolution, and several recent works on super-resolution(SR) have been proposed to tackle this challenge. However, due to HSI cameras' diversity, different cameras capture images with different spectral response functions and the number of total channels. The existing HSI datasets are usually small and consequently insufficient for modeling. We propose a Meta-Learning-Based Super-Resolution(MLSR) model, which can take in HSI images at an arbitrary number of input bands' peak wavelengths and generate super-resolved HSIs with an arbitrary number of output bands' peak wavelengths. We artificially create sub-datasets by sampling the bands from NTIRE2020 and ICVL datasets to simulate the cross-dataset settings and perform HSI SR with spectral interpolation and extrapolation on them. We train a single MLSR model for all sub-datasets and train dedicated baseline models for each sub-dataset. The results show the proposed model has the same level or better performance compared to the-state-of-the-art HSI SR methods.
• Abstract（参考訳）: スペクトル帯域が狭いハイパースペクトル画像(HSI)は、豊富なスペクトル情報をキャプチャし、多くのコンピュータビジョンタスクに適している。 HSIの基本的な限界の1つは空間分解能の低さであり、この問題に対処するための超解像(SR)に関する最近の研究がいくつか提案されている。 しかし、hsiカメラの多様性により、異なるカメラは異なるスペクトル応答関数と総チャネル数を持つ画像をキャプチャする。 既存のHSIデータセットは通常小さく、モデリングには不十分である。 入力帯域のピーク波長の任意の数でhsi画像を取り込み、任意の数の出力帯域のピーク波長で超解像したhsiを生成するメタラーニングベースの超解像モデルを提案する。 NTIRE2020 と ICVL データセットからバンドをサンプリングし,データセット間設定をシミュレートし,スペクトル補間と外挿を施した HSI SR を実行する。 すべてのサブデータセットに対して単一のmlsrモデルをトレーニングし、各サブデータセットの専用ベースラインモデルをトレーニングします。 その結果,提案手法は最先端HSI SR法と同等以上の性能を示した。

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