論文の概要: Hybrid Spatial-spectral Neural Network for Hyperspectral Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08782v2
• Date: Fri, 2 Aug 2024 01:56:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 17:43:44.665007
• Title: Hybrid Spatial-spectral Neural Network for Hyperspectral Image Denoising
• Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像復調のためのハイブリッド空間スペクトルニューラルネットワーク
• Authors: Hao Liang, Chengjie, Kun Li, Xin Tian,
• Abstract要約: 本稿では,CNNとTransformer特性にインスパイアされたハイブリッド空間スペクトル復調ネットワークを提案する。 提案手法は空間的およびスペクトル的再構成における最先端の手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.588958070064916
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hyperspectral image (HSI) denoising is an essential procedure for HSI applications. Unfortunately, the existing Transformer-based methods mainly focus on non-local modeling, neglecting the importance of locality in image denoising. Moreover, deep learning methods employ complex spectral learning mechanisms, thus introducing large computation costs. To address these problems, we propose a hybrid spatial-spectral denoising network (HSSD), in which we design a novel hybrid dual-path network inspired by CNN and Transformer characteristics, leading to capturing both local and non-local spatial details while suppressing noise efficiently. Furthermore, to reduce computational complexity, we adopt a simple but effective decoupling strategy that disentangles the learning of space and spectral channels, where multilayer perception with few parameters is utilized to learn the global correlations among spectra. The synthetic and real experiments demonstrate that our proposed method outperforms state-of-the-art methods on spatial and spectral reconstruction. The code and details are available on https://github.com/HLImg/HSSD.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像(HSI)は、HSIアプリケーションに必須の手順である。 残念なことに、Transformerベースの既存の手法は主に非局所モデリングに焦点をあてており、画像の復調における局所性の重要性を無視している。 さらに、深層学習法は複雑なスペクトル学習機構を用いており、計算コストが大きい。 これらの問題に対処するために,CNNとTransformer特性にインスパイアされた新しいハイブリッドデュアルパスネットワークを設計し,局所的および非局所的な空間的詳細を効率よく捕捉し,ノイズを抑えるハイブリッド空間スペクトル認知ネットワーク(HSSD)を提案する。 さらに、計算複雑性を低減するために、空間とスペクトルチャネルの学習を阻害する単純だが効果的な分離戦略を採用し、パラメータの少ない多層認識を用いてスペクトルのグローバルな相関関係を学習する。 合成および実実験により,提案手法は空間的およびスペクトル的再構成における最先端の手法より優れていることが示された。 コードと詳細はhttps://github.com/HLImg/HSSDで確認できる。

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