論文の概要: Hyperspectral Image Generation with Unmixing Guided Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02601v3
• Date: Tue, 19 Aug 2025 01:33:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-20 11:25:17.700667
• Title: Hyperspectral Image Generation with Unmixing Guided Diffusion Model
• Title（参考訳）: Unmixing Guided Diffusion Modelを用いたハイパースペクトル画像生成
• Authors: Shiyu Shen, Bin Pan, Ziye Zhang, Zhenwei Shi,
• Abstract要約: ハイパースペクトル画像合成(Hyperspectral image synthesis)は、サンプルの多様性を制限する条件付き生成パラダイムによって制約されているが、関心が高まり続けている問題である。 ハイパースペクトルアンミキシングによって明示的に導かれる拡散フレームワークを導入し,課題を克服する。 このアプローチは、(i)画像領域から低次元のアバンダンス多様体に生成を射影する未混合オートエンコーダと、(ii)非負性および和対1の制約を強制するアバンダンス拡散プロセスの2つの協調的なコンポーネントを統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.078386095749398
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We address hyperspectral image (HSI) synthesis, a problem that has garnered growing interest yet remains constrained by the conditional generative paradigms that limit sample diversity. While diffusion models have emerged as a state-of-the-art solution for high-fidelity image generation, their direct extension from RGB to hyperspectral domains is challenged by the high spectral dimensionality and strict physical constraints inherent to HSIs. To overcome the challenges, we introduce a diffusion framework explicitly guided by hyperspectral unmixing. The approach integrates two collaborative components: (i) an unmixing autoencoder that projects generation from the image domain into a low-dimensional abundance manifold, thereby reducing computational burden while maintaining spectral fidelity; and (ii) an abundance diffusion process that enforces non-negativity and sum-to-one constraints, ensuring physical consistency of the synthesized data. We further propose two evaluation metrics tailored to hyperspectral characteristics. Comprehensive experiments, assessed with both conventional measures and the proposed metrics, demonstrate that our method produces HSIs with both high quality and diversity, advancing the state of the art in hyperspectral data generation.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像合成 (HSI) は, サンプルの多様性を制限する条件付き生成パラダイムによって制約されているが, 関心が高まりつつある問題である。 高忠実度画像生成の最先端ソリューションとして拡散モデルが登場したが、RGBからハイパースペクトル領域への直接拡張は、高スペクトル次元とHSI固有の厳密な物理的制約によって挑戦されている。 これらの課題を克服するために、ハイパースペクトルアンミックスによって明示的に導かれる拡散フレームワークを導入する。 このアプローチは2つの協力的なコンポーネントを統合します。 一 画像領域から低次元のアバンダンス多様体に生成物を投射し、スペクトル忠実性を維持しつつ計算負担を軽減する未混合オートエンコーダ (II)非負性および和対一の制約を強制し、合成データの物理的整合性を確保する、豊富な拡散過程。 さらに,高スペクトル特性に適した2つの評価指標を提案する。 従来手法と提案手法を併用した総合的な実験により,高スペクトルデータ生成の最先端化を図り,高品質・多様性の両面からHISを生成できることが実証された。

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