論文の概要: SSUMamba: Spatial-Spectral Selective State Space Model for Hyperspectral Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01726v1
• Date: Thu, 2 May 2024 20:44:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 14:24:53.217001
• Title: SSUMamba: Spatial-Spectral Selective State Space Model for Hyperspectral Image Denoising
• Title（参考訳）: SSUMamba:ハイパースペクトル画像復調のための空間スペクトル選択状態空間モデル
• Authors: Guanyiman Fu, Fengchao Xiong, Jianfeng Lu, Jun Zhou, Yuntao Qian,
• Abstract要約: 本稿では,空間スペクトル選択状態モデルに基づくU字型ネットワークである空間スペクトルU-Mambaを提案する。 状態空間モデル計算における線形空間複雑性のおかげで、モジュール内での完全な大域的空間スペクトル相関が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.799019918794148
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Denoising hyperspectral images (HSIs) is a crucial preprocessing procedure due to the noise originating from intra-imaging mechanisms and environmental factors. Utilizing domain-specific knowledge of HSIs, such as spectral correlation, spatial self-similarity, and spatial-spectral correlation, is essential for deep learning-based denoising. Existing methods are often constrained by running time, space complexity, and computational complexity, employing strategies that explore these priors separately. While the strategies can avoid some redundant information, considering that hyperspectral images are 3-D images with strong spatial continuity and spectral correlation, this kind of strategy inevitably overlooks subtle long-range spatial-spectral information that positively impacts image restoration. This paper proposes a Spatial-Spectral Selective State Space Model-based U-shaped network, termed Spatial-Spectral U-Mamba (SSUMamba), for hyperspectral image denoising. We can obtain complete global spatial-spectral correlation within a module thanks to the linear space complexity in State Space Model (SSM) computations. We introduce an Alternating Scan (SSAS) strategy for HSI data, which helps model the information flow in multiple directions in 3-D HSIs. Experimental results demonstrate that our method outperforms several compared methods. The source code will be available at https://github.com/lronkitty/SSUMamba.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像(HSI)のデノイングは、画像内メカニズムや環境要因から生じるノイズにより、重要な前処理手順である。 スペクトル相関,空間自己相似性,空間スペクトル相関といったHSIのドメイン固有知識を活用することは,深層学習に基づく認知に不可欠である。 既存の手法はしばしば、時間、空間の複雑さ、計算の複雑さによって制約され、これらの先行を別々に探索する戦略を採用する。 ハイパースペクトル画像は、強い空間連続性とスペクトル相関を持つ3次元画像であるため、余分な情報を避けることができるが、この種の戦略は、画像復元に肯定的な影響を与える微妙な長距離空間スペクトル情報を必然的に見落としている。 本稿では,空間スペクトル選択状態モデルに基づくU字型ネットワークであるSpatial-Spectral U-Mamba(SSUMamba)を提案する。 状態空間モデル(SSM)計算における線形空間複雑性のおかげで,モジュール内の全地球空間スペクトル相関が得られる。 本研究では,3次元HSIにおける複数方向の情報フローのモデル化を支援するSSAS(Alternating Scan)戦略を提案する。 実験結果から,本手法は比較手法よりも優れていることが示された。 ソースコードはhttps://github.com/lronkitty/SSUMamba.comから入手できる。

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