Jul, 2023

基于循环一致性的无监督高光谱和多光谱图像融合

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TL;DR本文提出了一种基于循环一致性的无监督高光谱图像和多光谱图像融合模型，通过学习低分辨率高光谱图像与高分辨率多光谱图像之间的域转换，实现了高分辨率高光谱图像的生成，并且在多个数据集上的实验证明该模型优于其他无监督融合方法。
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发现论文，激发创造
  • 基于条件去噪扩散概率模型的高光谱和多光谱图像融合

    该研究提出了一种基于条件去噪扩散概率模型的深度融合方法，用于合成具有高空间和高光谱分辨率的理想图像。通过在训练集上进行前向扩散和逆向去噪过程，该方法在实验中表现出优越性。

    Jul, 2023

  • MS/HS 融合网络用于多光谱和高光谱影像融合

    本文提出了一种基于模型的深度学习方法，用于合并高分辨率多光谱和低分辨率高光谱图像以生成高分辨率高光谱图像，实验结果证实该方法在视觉和定量上均优于同类方法。

    Jan, 2019

  • 考虑季节性光谱变异的高光谱和多光谱图像融合超分辨率

    本文介绍了一种新的 HS-MS 图像融合策略，该策略将不混合基础方法与典型光谱变异的显式参数模型相结合，模拟表明该策略在光谱变异下可以显著提高性能，并表现出最先进的性能。

    Aug, 2018

  • 通过自监督表示实现任意分辨率的高光谱与多光谱图像融合

    通过融合低分辨率高光谱图像（LR-HSI）与高分辨率多光谱图像（HR-MSI），提出了一种连续低秩分解（CLoRF）方法，通过将两种神经表示集成到矩阵分解中，分别捕捉空间和光谱信息，实现了低秩和连续性的自监督学习，在实验中显著超过现有技术，并实现了用户期望的分辨率提升，无需神经网络重新训练。

    May, 2024

  • 深度展开网络用于自动曝光修正的高光谱图像超分辨率

    提出了一种深度展开的自动曝光校正高光谱图像超分辨率方法，可以在光照不均衡的情况下生成具有高质量合并高光谱图像超分辨率的图像。

    Mar, 2024

  • 多光谱与高光谱图像融合的隐式神经特征融合函数

    本文提出了一种名为隐式神经特征融合函数（INF）的 INR（Implicit Neural Representation）型高光谱融合模型，以高频细节辅助输入来解决 MHIF（Multispectral and Hyperspectral Image Fusion）问题并且有效改进了其他 INR 的方法及提高了模型的鲁棒性。

    Jul, 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

  • 基于子空间正则化的高光谱图像超分辨率的凸形式表达

    该研究介绍了一种基于凸优化的构建高分辨率 HSI 和高分辨率 MSI 综合图像的数据融合方法，使用向量全变差作为正则化项，通过 Split Augmented Lagrangian Shrinkage Algorithm（SALSA）算法实现优化，取得了优于现有算法的效果。

    Nov, 2014

  • CSAKD: 跨自注意力知识蒸馏用于高光谱和多光谱图像融合

    提出了一种新颖的知识蒸馏框架以实现低分辨率高光谱图像的超分辨率，该框架通过使用交叉层残差聚合模块增强效率，同时从低分辨率高光谱图像和高分辨率多光谱图像中提取联合和独立特征，并采用交叉自注意力融合模块适应性地融合这些特征，以提高重构的高分辨率高光谱图像的空间和光谱质量。

    Jun, 2024

  • 基于条件扩散模型的高光谱图像超分辨率 (HSR) 重建

    提出了一个使用条件扩散模型的高光谱影像超分辨率方法，该方法融合了高分辨率多光谱图像（MSI）和相对应的低分辨率超光谱影像（LR-HSI），通过经过多次优化的迭代过程生成超分辨率图像。实验表明，该方法在超分辨率领域的表现优于目前的状态 - of-the-art 方法。

    Jun, 2023