ICCVAug, 2021

野外单个 RGB 图像中基于语义嵌入的无监督光谱重建

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TL;DR该研究提出了一种新颖的轻量级、端到端学习的框架，能够在没有成对的高光谱和 RGB 图像训练数据的情况下，从单个 RGB 图像重建高光谱图像，并在合成和实际数据上实现了更好的性能。
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发现论文，激发创造
  • 在野外从单个 RGB 图像中实现光谱估计

    本文提出针对 RGB 图像的光谱重建问题一种基于深度学习和卷积网络的高效解决方案，使用参考光谱进行敏感度函数估计，并讨论普适性与特化模型的局限性，实验结果表明，从单张 RGB 图像准确进行光谱估计已经可以在一定程度上实现。

    Dec, 2018

  • NTIRE 2020 挑战赛：从 RGB 图像中重建光谱

    本文回顾了 RGB 图像中光谱重建的第二个挑战，并评估了其现状，其中提供了一个大型自然高光谱图像数据集，并提供了一些最佳的重建方法来获取整个场景的高光谱信息。

    May, 2020

  • 基于敌对网络的 RGB 空间上下文感知光谱图像重建

    本文提出了一种基于生成对抗网络的图像到图像映射方法，用于超光谱自然图像重建，经过定量评估，相对均方根误差降低了 54.0%。

    Sep, 2017

  • 基于深度学习的农产品高光谱图像重建质量评估

    通过深度学习从 RGB 图像重建高光谱图像，可用于预测甘薯中的可溶性固形物含量，结果表明基于重建光谱的部分最小二乘回归模型优于使用全光谱范围的模型，突显了基于深度学习的高光谱图像重建作为一种低成本、高效的农业应用工具的潜力。

    May, 2024

  • 基于层次回归网络的 RGB 图像光谱重建

    本研究提出了一种基于四级分级回归网络和 PixelShuffle 层的高光谱图像重建方法，采用残差密集块来消除实际 RGB 图像的伪影，并采用残差全局块来建立注意机制扩大感知范围，通过 NTIRE 2020 Challenge 比较各种架构和技术，本方法获得了轨道 2 - 实际图像的胜利，并在轨道 1 - 清晰图像上排名第三。

    May, 2020

  • 通过高光谱域映射学习提高视觉质量

    通过深度学习，提出了一种 SpecNet 深度架构，该架构计算光谱剖面以估计给定图像的像素动态范围调整，进而实现在低光条件下用环境一致框架生成高光谱图像，并通过自我监督和光谱剖面规则化网络来从 RGB 图像推断出可能的高光谱图像。

    Feb, 2021

  • 农业与生物应用中基于深度学习的高光谱图像重建的比较分析

    利用深度学习进行高光谱图像重建，以实现农产品质量评估的成本效益和高效工具。

    May, 2024

  • 学习的光谱超分辨率

    使用卷积神经网络 (CNN) 的最佳实践完成从 RGB 图像到对应大小的高光谱图像的直接映射，实现了超分辨率的高光谱成像，优于现有技术水平。

    Mar, 2017

  • 非参数视角分配预测的高光谱图像半监督学习

    本研究提出了一种半监督深度自监督预训练方法来解决高光谱图像分类中存在的维度灾难和对大量样本数据需求的问题，通过伪标签来加强半监督训练效果，实验结果表明该方法优于自监督和监督方法。

    Jun, 2023

  • 无监督稀疏狄利克雷网络用于高光谱图像超分辨率

    本文介绍了一种使用无监督编码器 - 解码器体系结构、通过稀疏狄利克雷分布来解决高光谱图像超分辨率问题的方法，并在实验中证明了其优越性能。

    Apr, 2018