Fugu-MT 論文翻訳(概要): Recent Advances in Diffusion Models for Hyperspectral Image Processing and Analysis: A Review

論文の概要: Recent Advances in Diffusion Models for Hyperspectral Image Processing and Analysis: A Review

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11158v2
Date: Tue, 27 May 2025 14:52:03 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.124661
Title: Recent Advances in Diffusion Models for Hyperspectral Image Processing and Analysis: A Review
Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像処理・解析における拡散モデルの最新動向
Authors: Xing Hu, Xiangcheng Liu, Danfeng Hong, Qianqian Duan, Linghua Jiang, Haima Yang, Dawei Zhan,
Abstract要約: 拡散モデルはハイパースペクトル画像(HSI)処理タスクにおいて有望な機能を示した。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のスペクトル構造をモデル化することができる。拡散モデルはハイパースペクトル画像解析の精度と効率を大幅に向上させることができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.890462465756935
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 models, as a class of emerging generative approaches, have demonstrated promising capabilities in hyperspectral image (HSI) processing tasks. By simulating the diffusion process of data in time, the Diffusion Model are capable of modeling high-dimensional spectral structures, generate high-quality samples, and achieve competitive performance in spectral-spatial denoising tasks 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、新しい生成手法のクラスとして、ハイパースペクトル画像(HSI)処理タスクにおいて有望な能力を実証している。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のスペクトル構造をモデル化し、高品質なサンプルを生成し、スペクトル空間の認知タスクとデータ拡張における競合性能を達成することができる。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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