論文の概要: Implicit Neural Representation Learning for Hyperspectral Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10541v1
• Date: Mon, 20 Dec 2021 14:07:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-21 17:53:56.661421
• Title: Implicit Neural Representation Learning for Hyperspectral Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像超解像における入射神経表現学習
• Authors: Kaiwei Zhang
• Abstract要約: Inlicit Neural Representations (INR)は、新しい効果的な表現として進歩を遂げている。 本稿では、空間座標を対応するスペクトル放射率値にマッピングする連続関数により、HSIを表すINRに基づく新しいHSI再構成モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hyperspectral image (HSI) super-resolution without additional auxiliary image remains a constant challenge due to its high-dimensional spectral patterns, where learning an effective spatial and spectral representation is a fundamental issue. Recently, Implicit Neural Representations (INRs) are making strides as a novel and effective representation, especially in the reconstruction task. Therefore, in this work, we propose a novel HSI reconstruction model based on INR which represents HSI by a continuous function mapping a spatial coordinate to its corresponding spectral radiance values. In particular, as a specific implementation of INR, the parameters of parametric model are predicted by a hypernetwork that operates on feature extraction using convolution network. It makes the continuous functions map the spatial coordinates to pixel values in a content-aware manner. Moreover, periodic spatial encoding are deeply integrated with the reconstruction procedure, which makes our model capable of recovering more high frequency details. To verify the efficacy of our model, we conduct experiments on three HSI datasets (CAVE, NUS, and NTIRE2018). Experimental results show that the proposed model can achieve competitive reconstruction performance in comparison with the state-of-the-art methods. In addition, we provide an ablation study on the effect of individual components of our model. We hope this paper could server as a potent reference for future research.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像(HSI)は、高次元のスペクトルパターンのため、補助像を伴わない超解像であり、効果的な空間およびスペクトル表現を学習することが根本的な問題である。 近年,Inmplicit Neural Representations (INR) は,特に再建作業において,新規かつ効果的な表現として進歩を遂げている。 そこで本研究では,空間座標を対応するスペクトル放射輝度値にマッピングする連続関数によってhsiを表現するinrに基づく新しいhsi再構成モデルを提案する。 特に、INRの特定の実装として、パラメトリックモデルのパラメータは、畳み込みネットワークを用いて特徴抽出を行うハイパーネットワークによって予測される。 連続関数は、空間座標をコンテンツ認識の方法でピクセル値にマッピングする。 さらに, 周期的空間符号化は, 再構成手順と深く統合されているため, モデルでは, 高い周波数詳細を復元することができる。 本モデルの有効性を検証するため、3つのHSIデータセット(CAVE, NUS, NTIRE2018)で実験を行った。 実験の結果,提案手法は最先端手法と比較し,コンストラクション性能を向上できることがわかった。 また, モデルにおける個々の成分の影響について, アブレーション研究を行った。 この論文が将来の研究に強力な参考となることを願っている。

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