論文の概要: Unsupervised Hyperspectral Pansharpening via Low-rank Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10925v2
• Date: Sun, 19 Nov 2023 14:09:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 19:36:20.536459
• Title: Unsupervised Hyperspectral Pansharpening via Low-rank Diffusion Model
• Title（参考訳）: 低ランク拡散モデルによる非教師なし超スペクトルパンシャープニング
• Authors: Xiangyu Rui, Xiangyong Cao, Li Pang, Zeyu Zhu, Zongsheng Yue, and Deyu Meng
• Abstract要約: 高分解能パノクロマトグラフィー (PAN) 画像と低分解能ハイパースペクトル (LRHS) 画像を融合して高分解能ハイパースペクトル (HRHS) 画像を生成する過程である。 既存のベイズをベースとしたHSパンシャーピング法では、画像の特徴を特徴づける前に手工業的なイメージを設計する必要がある。 本研究では,事前学習した深部拡散モデルのパワーとベイズ法の一般化能力を同時に活用し,高スペクトルパンシャルペンの低ランク拡散モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.71116483554516
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hyperspectral pansharpening is a process of merging a high-resolution panchromatic (PAN) image and a low-resolution hyperspectral (LRHS) image to create a single high-resolution hyperspectral (HRHS) image. Existing Bayesian-based HS pansharpening methods require designing handcraft image prior to characterize the image features, and deep learning-based HS pansharpening methods usually require a large number of paired training data and suffer from poor generalization ability. To address these issues, in this work, we propose a low-rank diffusion model for hyperspectral pansharpening by simultaneously leveraging the power of the pre-trained deep diffusion model and better generalization ability of Bayesian methods. Specifically, we assume that the HRHS image can be recovered from the product of two low-rank tensors, i.e., the base tensor and the coefficient matrix. The base tensor lies on the image field and has a low spectral dimension. Thus, we can conveniently utilize a pre-trained remote sensing diffusion model to capture its image structures. Additionally, we derive a simple yet quite effective way to pre-estimate the coefficient matrix from the observed LRHS image, which preserves the spectral information of the HRHS. Experimental results demonstrate that the proposed method performs better than some popular traditional approaches and gains better generalization ability than some DL-based methods. The code is released in https://github.com/xyrui/PLRDiff.
• Abstract（参考訳）: 高分解能パノクロマトグラフィー (PAN) 画像と低分解能ハイパースペクトル (LRHS) 画像を融合して高分解能ハイパースペクトル (HRHS) 画像を生成する過程である。 既存のベイジアンベースのhsパンシャープニング法では、画像特徴を特徴付ける前に手工芸画像を設計する必要があり、ディープラーニングベースのhsパンシャープニング法は通常、多数のペアトレーニングデータを必要とし、一般化能力に乏しい。 そこで本研究では,事前学習した深層拡散モデルのパワーとベイズ法の一般化能力を同時に活用し,ハイパースペクトルパンシャープ化のための低ランク拡散モデルを提案する。 具体的には、HRHS画像は2つの低ランクテンソル、すなわちベーステンソルと係数行列の積から復元できると仮定する。 基本テンソルは画像フィールド上にあり、スペクトル次元が小さい。 これにより、事前学習したリモートセンシング拡散モデルを用いて画像構造を捉えることができる。 さらに, HRHS のスペクトル情報を保持する LRHS 画像から係数行列を事前推定する, 単純かつ極めて有効な手法を導出する。 実験の結果,提案手法は従来の手法よりも優れた性能を示し,dl法よりも一般化能力が向上した。 コードはhttps://github.com/xyrui/plrdiffでリリースされる。

関連論文リスト

• Variational Zero-shot Multispectral Pansharpening [43.881891055500496]
  Pansharpeningは、低空間分解能マルチスペクトル画像(LRMS)とパンクロマチック画像(PAN)を融合させて高空間分解能マルチスペクトル画像(HRMS)を生成することを目的としている。 既存のディープラーニングベースの手法は、多くのトレーニングペアに依存するため、適していない。 最適化対象にニューラルネットワークを導入することにより,ゼロショットパンスハーペン方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-09T07:59:34Z)
• CrossDiff: Exploring Self-Supervised Representation of Pansharpening via Cross-Predictive Diffusion Model [42.39485365164292]
  パンクロマチック (PAN) 画像とそれに対応するマルチスペクトル (MS) 画像の融合は、パンシャーパニング (pansharpening) とも呼ばれる。 高解像度のMS画像がないため、利用可能なディープラーニングベースの手法は通常、縮小解像度でのトレーニングと、縮小解像度と完全解像度の両方でのテストのパラダイムに従う。 そこで本研究では,クロスディフ(CrossDiff)と呼ばれる相互予測拡散モデルの設計により,パンシャルペンの自己制御表現について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T13:32:47Z)
• Band-wise Hyperspectral Image Pansharpening using CNN Model Propagation [4.246657212475299]
  ハイパースペクトルパンシャーピングのための新しい深層学習法を提案する。 バンドワイド適応方式でネストされた単純な単一バンドアン教師付きパンシャーペニングモデルを継承する。 提案手法は,従来の学習基準法と深層学習基準法の両方より優れた結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-11T08:53:54Z)
• Low-Light Image Enhancement with Wavelet-based Diffusion Models [50.632343822790006]
  拡散モデルは画像復元作業において有望な結果を得たが、時間を要する、過剰な計算資源消費、不安定な復元に悩まされている。 本稿では,DiffLLと呼ばれる高能率かつ高能率な拡散型低光画像強調手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T03:08:28Z)
• PC-GANs: Progressive Compensation Generative Adversarial Networks for Pan-sharpening [50.943080184828524]
  空間情報とスペクトル情報の漸進的補償によりMS画像のシャープ化を行うパンシャーピングの新しい2段階モデルを提案する。 モデル全体が三重GANで構成されており、特定のアーキテクチャに基づいて、三重GANを同時に訓練できるように、共同補償損失関数が設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-29T03:09:21Z)
• Hyperspectral Pansharpening Based on Improved Deep Image Prior and Residual Reconstruction [64.10636296274168]
  高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能高分解能化 近年,深層畳み込みネットワーク(ConvNets)を用いたHSパンシャープ法が注目に値する結果を得た。 深層層の増加を抑えることで高レベルの特徴を学習することに焦点を当てた,新しいオーバーコンプリートネットワークHyperKiteを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-06T14:11:03Z)
• PGMAN: An Unsupervised Generative Multi-adversarial Network for Pan-sharpening [46.84573725116611]
  プリプロセッシングのないフル解像度画像から直接学習する教師なしのフレームワークを提案する。 本研究では,2ストリーム生成器を用いてPAN画像とMS画像からモダリティ固有の特徴を抽出し,融合時に入力のスペクトル情報と空間情報を保存する2重識別器を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-16T16:21:03Z)
• Learning Spatial-Spectral Prior for Super-Resolution of Hyperspectral Imagery [79.69449412334188]
  本稿では,最先端の残差学習をベースとした単一グレー/RGB画像の超解像化手法について検討する。 本稿では,空間情報とハイパースペクトルデータのスペクトル間の相関をフル活用するための空間スペクトル先行ネットワーク(SSPN)を提案する。 実験結果から,SSPSR法により高分解能高分解能高分解能画像の詳細が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-18T14:25:50Z)
• PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [77.32079593577821]
  PULSE (Photo Upsampling via Latent Space Exploration) は、それまで文献になかった解像度で高解像度でリアルな画像を生成する。 本手法は, 従来よりも高分解能, スケールファクターの知覚品質において, 最先端の手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-08T16:44:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。