論文の概要: Dual-Stage Approach Toward Hyperspectral Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04387v1
• Date: Sat, 9 Apr 2022 04:36:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-12 17:43:42.439337
• Title: Dual-Stage Approach Toward Hyperspectral Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 超スペクトル超解像へのデュアルステージアプローチ
• Authors: Qiang Li, Yuan Yuan, Xiuping Jia, and Qi Wang
• Abstract要約: ハイパースペクトル画像超解像(DualSR)のための新しい構造を提案する。 粗い段階では、あるスペクトル範囲において高い類似性を持つ5つのバンドが3つのグループに分けられ、現在のバンドは潜在的な知識を研究するためにガイドされる。 微細な段階では、スペクトル角制約による拡張された後方投影法を開発し、空間-スペクトル整合性の内容を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.68598210467761
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hyperspectral image produces high spectral resolution at the sacrifice of spatial resolution. Without reducing the spectral resolution, improving the resolution in the spatial domain is a very challenging problem. Motivated by the discovery that hyperspectral image exhibits high similarity between adjacent bands in a large spectral range, in this paper, we explore a new structure for hyperspectral image super-resolution (DualSR), leading to a dual-stage design, i.e., coarse stage and fine stage. In coarse stage, five bands with high similarity in a certain spectral range are divided into three groups, and the current band is guided to study the potential knowledge. Under the action of alternative spectral fusion mechanism, the coarse SR image is super-resolved in band-by-band. In order to build model from a global perspective, an enhanced back-projection method via spectral angle constraint is developed in fine stage to learn the content of spatial-spectral consistency, dramatically improving the performance gain. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of the proposed coarse stage and fine stage. Besides, our network produces state-of-the-art results against existing works in terms of spatial reconstruction and spectral fidelity.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像は空間分解能を犠牲にして高スペクトル分解能を生成する。 スペクトル分解能を下げることなく、空間領域の分解能を改善することは、非常に難しい問題である。 本稿では,隣接帯域間の高類似性を示す超スペクトル画像の発見を動機とし,超スペクトル画像の超解像(dualsr)のための新しい構造を探索し,粗いステージと細かいステージの2段階設計へと導く。 粗い段階では、あるスペクトル範囲で類似度の高い5つのバンドを3つのグループに分け、現在のバンドを誘導して潜在的な知識を研究する。 代替スペクトル融合機構の作用により、粗いSR画像はバンド単位で超分解される。 大域的な視点からモデルを構築するため、スペクトル角制約による拡張バックプロジェクション法をファインステージで開発し、空間スペクトル一貫性の内容を学び、性能向上を図る。 大規模実験により提案した粗い段階と細い段階の有効性が示された。 さらに,ネットワークは,空間再構成とスペクトル忠実性の観点から,既存の作品に対して最先端の成果を創出する。

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