論文の概要: Fourier-enhanced Implicit Neural Fusion Network for Multispectral and Hyperspectral Image Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15174v1
• Date: Tue, 23 Apr 2024 16:14:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 13:22:34.228086
• Title: Fourier-enhanced Implicit Neural Fusion Network for Multispectral and Hyperspectral Image Fusion
• Title（参考訳）: マルチスペクトル・ハイパースペクトル画像融合のためのフーリエ強化インシシシトニューラルフュージョンネットワーク
• Authors: Yu-Jie Liang, Zihan Cao, Liang-Jian Deng, Xiao Wu,
• Abstract要約: Inlicit Neural representations (INR) は様々な視覚関連領域において大きな進歩を遂げている。 INRは高周波情報を失う傾向があり、世界的な知覚能力の欠如に制限されている。 本稿では,MHIFタスク用に設計されたFourier-enhanced Implicit Neural Fusion Network (FeINFN)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.935592400092712
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, implicit neural representations (INR) have made significant strides in various vision-related domains, providing a novel solution for Multispectral and Hyperspectral Image Fusion (MHIF) tasks. However, INR is prone to losing high-frequency information and is confined to the lack of global perceptual capabilities. To address these issues, this paper introduces a Fourier-enhanced Implicit Neural Fusion Network (FeINFN) specifically designed for MHIF task, targeting the following phenomena: The Fourier amplitudes of the HR-HSI latent code and LR-HSI are remarkably similar; however, their phases exhibit different patterns. In FeINFN, we innovatively propose a spatial and frequency implicit fusion function (Spa-Fre IFF), helping INR capture high-frequency information and expanding the receptive field. Besides, a new decoder employing a complex Gabor wavelet activation function, called Spatial-Frequency Interactive Decoder (SFID), is invented to enhance the interaction of INR features. Especially, we further theoretically prove that the Gabor wavelet activation possesses a time-frequency tightness property that favors learning the optimal bandwidths in the decoder. Experiments on two benchmark MHIF datasets verify the state-of-the-art (SOTA) performance of the proposed method, both visually and quantitatively. Also, ablation studies demonstrate the mentioned contributions. The code will be available on Anonymous GitHub (https://anonymous.4open.science/r/FeINFN-15C9/) after possible acceptance.
• Abstract（参考訳）: 近年、暗黙的神経表現(INR)は様々な視覚関連領域において大きな進歩を遂げており、MHIF(Multispectral and Hyperspectral Image Fusion)タスクのための新しいソリューションを提供している。 しかし、INRは高周波情報を失う傾向にあり、世界的な知覚能力の欠如に限られている。 これらの問題に対処するために, HR-HSI潜時符号とLR-HSIのフーリエ振幅は相似であるが, 相は異なるパターンを示す。 FeINFNでは、空間的および周波数的暗黙的融合関数(Spa-Fre IFF)を革新的に提案し、INRが高周波情報を捕捉し、受容場を拡大するのに役立つ。 さらに、複雑なGaborウェーブレット活性化機能(Spatial-Frequency Interactive Decoder (SFID))を用いた新しいデコーダを発明し、INR特徴の相互作用を強化する。 特に、ガボルウェーブレットの活性化は、デコーダにおける最適な帯域幅の学習を好む時間周波数のタイトネス特性を有することを理論的に証明する。 2つのベンチマークMHIFデータセットの実験は、提案手法の最先端(SOTA)性能を視覚的かつ定量的に検証する。 また、アブレーション研究は上記の貢献を実証している。 コードはAnonymous GitHub (https://anonymous.4open.science/r/FeINFN-15C9/)で利用可能になる。

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