Fugu-MT 論文翻訳(概要): Self-Supervised Hyperspectral Inpainting with the Optimisation inspired Deep Neural Network Prior

論文の概要: Self-Supervised Hyperspectral Inpainting with the Optimisation inspired Deep Neural Network Prior

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07308v3
Date: Fri, 21 Jul 2023 11:52:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-24 15:40:29.135768
Title: Self-Supervised Hyperspectral Inpainting with the Optimisation inspired Deep Neural Network Prior
Title（参考訳）: 最適化に触発されたディープニューラルネットワークを用いた自己教師付きハイパースペクトルインパインティング
Authors: Shuo Li and Mehrdad Yaghoobi
Abstract要約: 低ランクスカラー制約プラグアンドプレイ(LRS-DIP)と呼ばれる新しいHSI欠落画素予測アルゴリズムを導入する。 LRS-DIPは、欠落したピクセルやスペクトル帯域の欠落を予測できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.777433987363129
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Hyperspectral Image (HSI)s cover hundreds or thousands of narrow spectral bands, conveying a wealth of spatial and spectral information. However, due to the instrumental errors and the atmospheric changes, the HSI obtained in practice are often contaminated by noise and dead pixels(lines), resulting in missing information that may severely compromise the subsequent applications. We introduce here a novel HSI missing pixel prediction algorithm, called Low Rank and Sparsity Constraint Plug-and-Play (LRS-PnP). It is shown that LRS-PnP is able to predict missing pixels and bands even when all spectral bands of the image are missing. The proposed LRS-PnP algorithm is further extended to a self-supervised model by combining the LRS-PnP with the Deep Image Prior (DIP), called LRS-PnP-DIP. In a series of experiments with real data, It is shown that the LRS-PnP-DIP either achieves state-of-the-art inpainting performance compared to other learning-based methods, or outperforms them.
Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像(HSI)は、数百から数千の狭いスペクトル帯域をカバーし、多くの空間およびスペクトル情報を伝達する。しかし、インストゥルメンタルエラーや大気の変化により、実際に得られたhsiはしばしばノイズやデッドピクセル(ライン)によって汚染され、結果として、その後の応用を著しく損なう可能性のある情報が欠落する。本稿では,新しいHSI欠落画素予測アルゴリズム,Low Rank and Sparsity Constraint Plug-and-Play (LRS-PnP)を紹介する。 LRS-PnPは、画像の全てのスペクトル帯域が欠落している場合でも、欠落した画素や帯域を予測することができる。 LRS-PnPアルゴリズムは、LSS-PnPとDeep Image Prior (DIP)を組み合わせた自己教師型モデルにさらに拡張される。実データを用いた一連の実験において、LSS-PnP-DIPは、他の学習ベース手法と比較して最先端の塗装性能を達成するか、性能を上回ることを示した。

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