論文の概要: Equal is Not Always Fair: A New Perspective on Hyperspectral Representation Non-Uniformity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11267v1
• Date: Fri, 16 May 2025 14:00:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:15.183533
• Title: Equal is Not Always Fair: A New Perspective on Hyperspectral Representation Non-Uniformity
• Title（参考訳）: Equal is not Always Fair: A New Perspective on Hyperspectral Representation Non-Uniformity
• Authors: Wuzhou Quan, Mingqiang Wei, Jinhui Tang,
• Abstract要約: ハイパースペクトル画像(HSI)の表現は、広汎な非一様性によって根本的に挑戦される。 フェアネス指向のフレームワークであるFairHypを提案する。 本研究は,HSIモデリングにおける構造的必要条件として公正性を再定義し,適応性,効率,忠実性のバランスをとるための新たなパラダイムを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.8098014428052
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Hyperspectral image (HSI) representation is fundamentally challenged by pervasive non-uniformity, where spectral dependencies, spatial continuity, and feature efficiency exhibit complex and often conflicting behaviors. Most existing models rely on a unified processing paradigm that assumes homogeneity across dimensions, leading to suboptimal performance and biased representations. To address this, we propose FairHyp, a fairness-directed framework that explicitly disentangles and resolves the threefold non-uniformity through cooperative yet specialized modules. We introduce a Runge-Kutta-inspired spatial variability adapter to restore spatial coherence under resolution discrepancies, a multi-receptive field convolution module with sparse-aware refinement to enhance discriminative features while respecting inherent sparsity, and a spectral-context state space model that captures stable and long-range spectral dependencies via bidirectional Mamba scanning and statistical aggregation. Unlike one-size-fits-all solutions, FairHyp achieves dimension-specific adaptation while preserving global consistency and mutual reinforcement. This design is grounded in the view that non-uniformity arises from the intrinsic structure of HSI representations, rather than any particular task setting. To validate this, we apply FairHyp across four representative tasks including classification, denoising, super-resolution, and inpaintin, demonstrating its effectiveness in modeling a shared structural flaw. Extensive experiments show that FairHyp consistently outperforms state-of-the-art methods under varied imaging conditions. Our findings redefine fairness as a structural necessity in HSI modeling and offer a new paradigm for balancing adaptability, efficiency, and fidelity in high-dimensional vision tasks.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像(HSI)の表現は、スペクトル依存性、空間連続性、特徴効率が複雑でしばしば矛盾する振る舞いを示すような広汎な非一様性によって根本的に挑戦される。 既存のモデルの多くは、次元をまたいだ均一性を仮定する統一的な処理パラダイムに依存しており、最適以下の性能と偏りのある表現をもたらす。 これを解決するために、FairHypというフェアネス指向のフレームワークを提案する。 本研究では,空間的コヒーレンスを解消する空間変動型アダプタ,空間空間の空間的コヒーレンスを再現するマルチ・レセプティブ・フィールド・コンボリューション・モジュール,固有空間を尊重しながら識別的特徴を向上するスパース・アウェア・コンボリューション・モジュール,および双方向マンバスキャンと統計的アグリゲーションによるスペクトル・コンテキスト状態空間モデルを提案する。 ワンサイズの全ての解とは異なり、FairHypは、大域的な一貫性と相互強化を維持しながら次元固有の適応を達成する。 この設計は、非一様性は特定のタスク設定ではなく、HSI表現の本質的な構造から生じるという考え方に基づいている。 これを検証するために、FairHypを分類、復調、超解像、インパインチンを含む4つの代表的なタスクに適用し、共有構造欠陥のモデル化の有効性を実証する。 広範囲にわたる実験により、FairHypは様々な撮像条件下で常に最先端の手法より優れていることが示されている。 本研究は,HSIモデリングにおける構造的必要条件として公正性を再定義し,高次元視覚タスクにおける適応性,効率,忠実性のバランスをとるための新たなパラダイムを提供する。

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