論文の概要: TDiffDe: A Truncated Diffusion Model for Remote Sensing Hyperspectral Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13622v1
• Date: Wed, 22 Nov 2023 08:49:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 01:49:25.605897
• Title: TDiffDe: A Truncated Diffusion Model for Remote Sensing Hyperspectral Image Denoising
• Title（参考訳）: TDiffDe: リモートセンシングハイパースペクトル画像デノイングのための縮小拡散モデル
• Authors: Jiang He, Yajie Li, Jie L, Qiangqiang Yuan
• Abstract要約: 本稿では,ハイパースペクトル画像における有用情報を徐々に復元するために,TDiffDeと呼ばれる切り離された拡散モデルを提案する。 入力データは、純粋なノイズから始めるのではなく、ハイパースペクトル画像の認知の画像情報を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.978703842488647
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Hyperspectral images play a crucial role in precision agriculture, environmental monitoring or ecological analysis. However, due to sensor equipment and the imaging environment, the observed hyperspectral images are often inevitably corrupted by various noise. In this study, we proposed a truncated diffusion model, called TDiffDe, to recover the useful information in hyperspectral images gradually. Rather than starting from a pure noise, the input data contains image information in hyperspectral image denoising. Thus, we cut the trained diffusion model from small steps to avoid the destroy of valid information.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像は精密農業、環境モニタリング、生態分析において重要な役割を果たす。 しかし、センサ装置や撮像環境のため、観測されたハイパースペクトル画像は様々なノイズによって必然的に劣化する。 本研究では,ハイパースペクトル画像における有用情報を徐々に回復させるため,TDiffDeと呼ばれる切り離された拡散モデルを提案する。 入力データは、純粋なノイズから始めるのではなく、ハイパースペクトル画像に画像情報を含む。 そこで我々は,有効な情報の破壊を避けるため,訓練された拡散モデルを小さな段階から切り離した。

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