論文の概要: Spatial-Spectral Transformer for Hyperspectral Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14090v1
• Date: Fri, 25 Nov 2022 13:18:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 18:14:59.607057
• Title: Spatial-Spectral Transformer for Hyperspectral Image Denoising
• Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像雑音化のための空間スペクトルトランス
• Authors: Miaoyu Li, Ying Fu, Yulun Zhang
• Abstract要約: ハイパースペクトル画像(HSI)は、その後のHSIアプリケーションにとって重要な前処理手順である。 既存の畳み込みに基づく手法は、HSIの非局所特性をモデル化する計算効率と能力のトレードオフに直面している。 この問題を軽減するための空間スペクトル変換器(SST)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.86587556847128
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hyperspectral image (HSI) denoising is a crucial preprocessing procedure for the subsequent HSI applications. Unfortunately, though witnessing the development of deep learning in HSI denoising area, existing convolution-based methods face the trade-off between computational efficiency and capability to model non-local characteristics of HSI. In this paper, we propose a Spatial-Spectral Transformer (SST) to alleviate this problem. To fully explore intrinsic similarity characteristics in both spatial dimension and spectral dimension, we conduct non-local spatial self-attention and global spectral self-attention with Transformer architecture. The window-based spatial self-attention focuses on the spatial similarity beyond the neighboring region. While, spectral self-attention exploits the long-range dependencies between highly correlative bands. Experimental results show that our proposed method outperforms the state-of-the-art HSI denoising methods in quantitative quality and visual results.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像(HSI)は、その後のHSIアプリケーションにとって重要な前処理手順である。 残念ながら、HSIのDenoising領域におけるディープラーニングの発展を目撃する一方で、既存の畳み込みに基づく手法は、HSIの非局所特性をモデル化する計算効率と能力のトレードオフに直面している。 本稿では,この問題を軽減するための空間スペクトル変換器(SST)を提案する。 空間次元とスペクトル次元の両方において内在的類似性特性を十分に探求するため,トランスフォーマーアーキテクチャを用いて非局所的空間自己アテンションと大域的スペクトル自己アテンションを行う。 ウィンドウベースの空間自己注意は、隣接する領域を超えた空間的類似性に焦点を当てる。 一方、スペクトル自己アテンションは、高度に相関するバンド間の長距離依存性を利用する。 実験の結果,提案手法は定量的品質および視覚的結果において最先端のHSI復調法よりも優れていた。

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