論文の概要: Enhanced Hyperspectral Image Super-Resolution via RGB Fusion and TV-TV Minimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07066v1
• Date: Sun, 13 Jun 2021 18:52:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-15 15:30:51.078579
• Title: Enhanced Hyperspectral Image Super-Resolution via RGB Fusion and TV-TV Minimization
• Title（参考訳）: RGB核融合とTV-TV最小化による高スペクトル像の高分解能化
• Authors: Marija Vella, Bowen Zhang, Wei Chen, Jo\~ao F. C. Mota
• Abstract要約: ハイパースペクトル(HS)画像には、リモートセンシング、監視、天文学などの応用において重要な、詳細なスペクトル情報が含まれている。 HSカメラのハードウェア制限のため、撮像された画像は空間解像度が低い。 それらを改善するために、低分解能ハイパースペクトル画像は、融合ベースHS画像超解像と呼ばれる技術により、従来の高分解能RGB画像と融合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.584717030078245
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hyperspectral (HS) images contain detailed spectral information that has proven crucial in applications like remote sensing, surveillance, and astronomy. However, because of hardware limitations of HS cameras, the captured images have low spatial resolution. To improve them, the low-resolution hyperspectral images are fused with conventional high-resolution RGB images via a technique known as fusion based HS image super-resolution. Currently, the best performance in this task is achieved by deep learning (DL) methods. Such methods, however, cannot guarantee that the input measurements are satisfied in the recovered image, since the learned parameters by the network are applied to every test image. Conversely, model-based algorithms can typically guarantee such measurement consistency. Inspired by these observations, we propose a framework that integrates learning and model based methods. Experimental results show that our method produces images of superior spatial and spectral resolution compared to the current leading methods, whether model- or DL-based.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル(HS)画像には、リモートセンシング、監視、天文学などの応用において重要な、詳細なスペクトル情報が含まれている。 しかし、HSカメラのハードウェア制限のため、撮像された画像は空間解像度が低い。 それらを改善するために、低分解能ハイパースペクトル画像は、融合ベースHS画像超解像と呼ばれる技術により、従来の高分解能RGB画像と融合する。 現在、このタスクにおける最高のパフォーマンスは、ディープラーニング(DL)メソッドによって達成されている。 しかし、ネットワークによる学習パラメータは各テスト画像に適用されるため、このような方法では、回収された画像において入力測定が満たされる保証はできない。 逆に、モデルベースのアルゴリズムはそのような測定一貫性を保証するのが一般的である。 これらの観測から着想を得て,学習とモデルに基づく手法を統合する枠組みを提案する。 実験の結果, モデルベース, dlベースいずれにおいても, 空間分解能, スペクトル分解能に優れる画像が得られた。

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