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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01726v4
• Date: Wed, 15 May 2024 17:53:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-16 15:34:50.300896
• 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型状態空間モデルに基づくU字型ネットワークSSUMamba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 these strategies can avoid some redundant information, they inevitably overlook broader and more underlying 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 a Spatial-Spectral Alternating Scan (SSAS) strategy for HSIs, which helps model the information flow in multiple directions in 3-D HSIs. Experimental results demonstrate that our method outperforms compared methods. The source code is 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。 これらの戦略は、いくつかの冗長な情報を避けることができるが、画像復元に肯定的な影響を与える、より広く、より根底にある長距離空間スペクトル情報を見落としてしまう。 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空間スペクトル交互走査(SSAS)戦略を提案する。 実験の結果,本手法は比較手法よりも優れていた。 ソースコードはhttps://github.com/lronkitty/SSUMamba.comで入手できる。

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