論文の概要: USCTNet: A deep unfolding nuclear-norm optimization solver for physically consistent HSI reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10651v1
• Date: Fri, 12 Sep 2025 19:27:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.712137
• Title: USCTNet: A deep unfolding nuclear-norm optimization solver for physically consistent HSI reconstruction
• Title（参考訳）: USCTNet: 物理的に一貫したHSI再構築のための深部展開型核ノルム最適化解法
• Authors: Xiaoyang Ma, Yiyang Chai, Xinran Qu, Hong Sun,
• Abstract要約: 単一RGB画像からのハイパースペクトル画像(HSI)の再構成は不一致であり、カメラスペクトル感度(CSS)とシーン照明が誤特定されると物理的に矛盾する可能性がある。 我々は、RGB-to-HSI再構成を、学習可能な変換領域における核ノルムによって正規化された物理基底逆問題として定式化する。 我々は、パラメータ推定モジュールと学習可能な近位更新を結合したHSIに適した深い展開解法であるUSCTNetを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.760798057976259
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reconstructing hyperspectral images (HSIs) from a single RGB image is ill-posed and can become physically inconsistent when the camera spectral sensitivity (CSS) and scene illumination are misspecified. We formulate RGB-to-HSI reconstruction as a physics-grounded inverse problem regularized by a nuclear norm in a learnable transform domain, and we explicitly estimate CSS and illumination to define the forward operator embedded in each iteration, ensuring colorimetric consistency. To avoid the cost and instability of full singular-value decompositions (SVDs) required by singular-value thresholding (SVT), we introduce a data-adaptive low-rank subspace SVT operator. Building on these components, we develop USCTNet, a deep unfolding solver tailored to HSI that couples a parameter estimation module with learnable proximal updates. Extensive experiments on standard benchmarks show consistent improvements over state-of-the-art RGB-based methods in reconstruction accuracy. Code: https://github.com/psykheXX/USCTNet-Code-Implementation.git
• Abstract（参考訳）: 単一RGB画像からのハイパースペクトル画像(HSI)の再構成は不一致であり、カメラスペクトル感度(CSS)とシーン照明が誤特定されると物理的に矛盾する可能性がある。 我々は、RGB-to-HSI再構成を、学習可能な変換領域における核ノルムによって正規化された物理基底逆問題として定式化し、CSSと照明を明示的に推定し、各イテレーションに埋め込まれたフォワード演算子を定義する。 特異値しきい値(SVT)による完全特異値分解(SVD)のコストと不安定性を回避するため,データ適応型低ランク部分空間SVT演算子を提案する。 これらのコンポーネント上に構築されたUSCTNetは,パラメータ推定モジュールと学習可能な近位更新を結合したHSIに適した深度展開型解法である。 標準ベンチマークの大規模な実験では、復元精度において最先端のRGB法よりも一貫した改善が見られた。 コード:https://github.com/psykheXX/USCTNet-Code-Implementation.git

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