論文の概要: HDMba: Hyperspectral Remote Sensing Imagery Dehazing with State Space Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05700v1
• Date: Sun, 9 Jun 2024 08:53:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 18:27:03.061577
• Title: HDMba: Hyperspectral Remote Sensing Imagery Dehazing with State Space Model
• Title（参考訳）: HDMba: 状態空間モデルによるハイパースペクトルリモートセンシング画像のデハジング
• Authors: Hang Fu, Genyun Sun, Yinhe Li, Jinchang Ren, Aizhu Zhang, Cheng Jing, Pedram Ghamisi,
• Abstract要約: ハイパースペクトルリモートセンシング画像(HSI)のヘイズは、空間的な可視性劣化とスペクトル歪みを引き起こす。 我々は、ウィンドウ内のローカル依存関係をキャプチャする新しいウィンドウ選択スキャンモジュール(WSSM)を開発した。 局所的および大域的スペクトル空間情報フローをモデル化することにより,ハジー領域の包括的解析を実現する。 Gaofen-5 HSIデータセットの実験結果から、HDMbaは他の最先端手法よりも性能が優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.42497788563994
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Haze contamination in hyperspectral remote sensing images (HSI) can lead to spatial visibility degradation and spectral distortion. Haze in HSI exhibits spatial irregularity and inhomogeneous spectral distribution, with few dehazing networks available. Current CNN and Transformer-based dehazing methods fail to balance global scene recovery, local detail retention, and computational efficiency. Inspired by the ability of Mamba to model long-range dependencies with linear complexity, we explore its potential for HSI dehazing and propose the first HSI Dehazing Mamba (HDMba) network. Specifically, we design a novel window selective scan module (WSSM) that captures local dependencies within windows and global correlations between windows by partitioning them. This approach improves the ability of conventional Mamba in local feature extraction. By modeling the local and global spectral-spatial information flow, we achieve a comprehensive analysis of hazy regions. The DehazeMamba layer (DML), constructed by WSSM, and residual DehazeMamba (RDM) blocks, composed of DMLs, are the core components of the HDMba framework. These components effectively characterize the complex distribution of haze in HSIs, aiding in scene reconstruction and dehazing. Experimental results on the Gaofen-5 HSI dataset demonstrate that HDMba outperforms other state-of-the-art methods in dehazing performance. The code will be available at https://github.com/RsAI-lab/HDMba.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトルリモートセンシング画像(HSI)におけるヘイズ汚染は、空間的な可視性劣化とスペクトル歪みを引き起こす。 HSIのヘイズは、空間的不規則性と不均一なスペクトル分布を示し、デハジングネットワークはほとんど利用できない。 現在のCNNとTransformerベースのデハージング手法は、グローバルシーンの回復、局所的な詳細保持、計算効率のバランスが取れない。 線形複雑性を伴う長距離依存性をモデル化するMambaの能力に触発されて,HSI脱ハージングの可能性を探り,HSI脱ハージングMamba(HDMba)ネットワークを提案する。 具体的には、ウィンドウ内の局所的依存関係とウィンドウ間の大域的相関を分割してキャプチャする新しいウィンドウ選択スキャンモジュール(WSSM)を設計する。 このアプローチは,局所特徴抽出における従来のマンバの能力を向上させる。 局所的および大域的スペクトル空間情報フローをモデル化することにより,ハジー領域の包括的解析を実現する。 WSSM によって構築された DehazeMamba 層 (DML) と DML から構成される残余な DehazeMamba (RDM) ブロックは HDMba フレームワークの中核コンポーネントである。 これらの成分は、シーンの再構築と脱ヘイを支援するHSIにおけるヘイズの複雑な分布を効果的に特徴づける。 Gaofen-5 HSIデータセットの実験結果から、HDMbaは他の最先端手法よりも性能が優れていることが示された。 コードはhttps://github.com/RsAI-lab/HDMba.comで入手できる。

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