論文の概要: Diffusion Model in Hyperspectral Image Processing and Analysis: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11158v1
• Date: Fri, 16 May 2025 11:59:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:14.871466
• Title: Diffusion Model in Hyperspectral Image Processing and Analysis: A Review
• Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像処理と解析における拡散モデル
• Authors: Xing Hu, Xiangcheng Liu, Qianqian Duan, Danfeng Hong, Dawei Zhang,
• Abstract要約: ハイパースペクトル画像処理と分析は、リモートセンシング、農業、環境モニタリングにおいて重要な意味を持つ。 従来のモデルは複雑なデータを扱うのに限界があり、分析の需要の増大を満たすことは困難である。 近年、拡散モデル(Diffusion Model)は、新しい生成モデルとして、ハイパースペクトル画像処理においてユニークな利点を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.745527770431096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Hyperspectral image processing and analysis has important application value in remote sensing, agriculture and environmental monitoring, but its high dimensionality, data redundancy and noise interference etc. bring great challenges to the analysis. Traditional models have limitations in dealing with these complex data, and it is difficult to meet the increasing demand for analysis. In recent years, Diffusion Model, as an emerging generative model, has shown unique advantages in hyperspectral image processing. By simulating the diffusion process of data in time, the Diffusion Model can effectively process high-dimensional data, generate high-quality samples, and perform well in denoising and data enhancement. In this paper, we review the recent research advances in diffusion modeling for hyperspectral image processing and analysis, and discuss its applications in tasks such as high-dimensional data processing, noise removal, classification, and anomaly detection. The performance of diffusion-based models on image processing is compared and the challenges are summarized. It is shown that the diffusion model can significantly improve the accuracy and efficiency of hyperspectral image analysis, providing a new direction for future research.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像処理と分析は、リモートセンシング、農業、環境モニタリングにおいて重要な応用価値を持っているが、その高次元性、データ冗長性、ノイズ干渉等は分析に大きな課題をもたらす。 従来のモデルはこれらの複雑なデータを扱うのに限界があり、分析の需要の増大を満たすことは困難である。 近年、拡散モデル(Diffusion Model)は、新しい生成モデルとして、ハイパースペクトル画像処理においてユニークな利点を示している。 時間内のデータの拡散過程をシミュレートすることで、拡散モデルは高次元データを効果的に処理し、高品質なサンプルを生成し、デノナイズやデータの強化にうまく機能する。 本稿では,ハイパースペクトル画像処理と解析のための拡散モデリングの最近の研究動向を概観し,高次元データ処理,ノイズ除去,分類,異常検出などのタスクにおけるその応用について議論する。 画像処理における拡散モデルの性能を比較し,課題を要約する。 拡散モデルにより,ハイパースペクトル画像解析の精度と効率が向上し,今後の研究への新たな方向性が示された。

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