論文の概要: HSRMamba: Contextual Spatial-Spectral State Space Model for Single Hyperspectral Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18500v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 17:10:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:14:11.352419
• Title: HSRMamba: Contextual Spatial-Spectral State Space Model for Single Hyperspectral Super-Resolution
• Title（参考訳）: HSRMamba:単一ハイパースペクトル超解法のための文脈空間スペクトル状態空間モデル
• Authors: Shi Chen, Lefei Zhang, Liangpei Zhang,
• Abstract要約: Mambaは、その強力なグローバルモデリング能力と線形計算複雑性のために、視覚タスクにおいて例外的な性能を示した。 HSISRでは、Mambaは画像を1Dシーケンスに変換することで、局所的に隣接するピクセル間の空間-スペクトル構造関係を無視しているため、課題に直面している。 本研究では,HSISRにおける空間スペクトルモデリング状態空間モデルHSRMambaを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.93421212397078
• License:
• Abstract: Mamba has demonstrated exceptional performance in visual tasks due to its powerful global modeling capabilities and linear computational complexity, offering considerable potential in hyperspectral image super-resolution (HSISR). However, in HSISR, Mamba faces challenges as transforming images into 1D sequences neglects the spatial-spectral structural relationships between locally adjacent pixels, and its performance is highly sensitive to input order, which affects the restoration of both spatial and spectral details. In this paper, we propose HSRMamba, a contextual spatial-spectral modeling state space model for HSISR, to address these issues both locally and globally. Specifically, a local spatial-spectral partitioning mechanism is designed to establish patch-wise causal relationships among adjacent pixels in 3D features, mitigating the local forgetting issue. Furthermore, a global spectral reordering strategy based on spectral similarity is employed to enhance the causal representation of similar pixels across both spatial and spectral dimensions. Finally, experimental results demonstrate our HSRMamba outperforms the state-of-the-art methods in quantitative quality and visual results. Code will be available soon.
• Abstract（参考訳）: Mambaは、その強力な大域的モデリング能力と線形計算複雑性により、視覚タスクにおいて例外的な性能を示し、ハイパースペクトル画像超解像(HSISR)にかなりの可能性を秘めている。 しかし,HSISRでは,画像の1次元配列への変換は近接する画素間の空間スペクトル構造関係を無視し,その性能は入力順序に非常に敏感であり,空間的・スペクトル的詳細の復元に影響を及ぼす。 本稿では,HSISRにおける空間スペクトルモデリング状態空間モデルHSRMambaを提案する。 具体的には,3次元特徴量における隣接画素間のパッチワイド因果関係を確立するために,局所的空間スペクトル分割機構を設計し,局所的忘れ問題を緩和する。 さらに、スペクトル類似性に基づく大域的スペクトル再構成戦略を用いて、空間次元とスペクトル次元の両方にわたる類似画素の因果表現を強化する。 最後に, HSRMambaは, 定量的品質, 視覚的結果において, 最先端の手法よりも優れていることを示す。 コードはまもなく利用可能になる。

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