論文の概要: AE-RED: A Hyperspectral Unmixing Framework Powered by Deep Autoencoder and Regularization by Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00269v1
• Date: Sat, 1 Jul 2023 08:20:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 17:03:18.703204
• Title: AE-RED: A Hyperspectral Unmixing Framework Powered by Deep Autoencoder and Regularization by Denoising
• Title（参考訳）: AE-RED:Deep AutoencoderによるハイパースペクトルアンミックスフレームワークとDenoisingによる正規化
• Authors: Min Zhao, Jie Chen, Nicolas Dobigeon
• Abstract要約: 本稿では、自動エンコーダネットワークを正規化(RED)と統合するための一般的なアンミックスフレームワークであるAE-REDを提案する。 合成データと実データの両方を用いた実験結果から, 現状の未混合手法と比較して, 提案手法の優位性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.908906329456842
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spectral unmixing has been extensively studied with a variety of methods and used in many applications. Recently, data-driven techniques with deep learning methods have obtained great attention to spectral unmixing for its superior learning ability to automatically learn the structure information. In particular, autoencoder based architectures are elaborately designed to solve blind unmixing and model complex nonlinear mixtures. Nevertheless, these methods perform unmixing task as blackboxes and lack of interpretability. On the other hand, conventional unmixing methods carefully design the regularizer to add explicit information, in which algorithms such as plug-and-play (PnP) strategies utilize off-the-shelf denoisers to plug powerful priors. In this paper, we propose a generic unmixing framework to integrate the autoencoder network with regularization by denoising (RED), named AE-RED. More specially, we decompose the unmixing optimized problem into two subproblems. The first one is solved using deep autoencoders to implicitly regularize the estimates and model the mixture mechanism. The second one leverages the denoiser to bring in the explicit information. In this way, both the characteristics of the deep autoencoder based unmixing methods and priors provided by denoisers are merged into our well-designed framework to enhance the unmixing performance. Experiment results on both synthetic and real data sets show the superiority of our proposed framework compared with state-of-the-art unmixing approaches.
• Abstract（参考訳）: スペクトルアンミキシングは様々な方法で広く研究され、多くの用途で利用されている。 近年,深層学習手法を用いたデータ駆動技術は,構造情報を自動学習する優れた学習能力のためにスペクトルアンミックスに大きな注目を集めている。 特に、オートエンコーダに基づくアーキテクチャは、ブラインドアンミックスと複雑な非線形混合をモデル化するために精巧に設計されている。 しかしながら、これらの手法はブラックボックスとして未混合タスクを実行し、解釈性がない。 一方,従来のアンミキシング手法では,pnp(plug-and-play)戦略などのアルゴリズムがオフ・ザ・セット・デノイザーを用いて強力なプリエントを接続する,明示的な情報付加のための正規化器を慎重に設計している。 本稿では、オートエンコーダネットワークを正規化(RED)により統合する汎用的アンミックスフレームワークAE-REDを提案する。 より具体的には、未混合最適化問題を2つのサブプロブレムに分解する。 1つ目はディープオートエンコーダを用いて計算を暗黙的に正規化し、混合機構をモデル化する。 2つめはデノイザーを利用して明示的な情報を取り込みます。 このようにして、deep autoencoderベースのunmixingメソッドとdenoisersが提供するpremierの特性を、よく設計されたフレームワークにマージし、unmixingパフォーマンスを高めます。 合成データと実データの両方を用いた実験結果から, 現状の未混合手法と比較して, 提案手法の優位性を示した。

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