Dec, 2023

In2SET: 内插器外推器相似性利用变压器对双相机压缩高光谱成像进行处理

PDF
TL;DR使用双摄像机压缩高光谱成像技术（DCCHI）结合压缩和全色图像来重建三维高光谱图像（HSI），利用新的 DCCHI 重建网络 Intra-Inter Similarity Exploiting Transformer（In2SET）从全色图像中提取出更准确的内容信息，并实现与 HSI 的空间 - 光谱一致性，从而为重建过程提供更详细、准确的场景描述。
dual-camera compressed hyperspectral imagingintra-inter similarity exploiting transformerreconstructionpan imagehsi
发现论文，激发创造
  • DCN-T: 基于 Transformer 的双重上下文网络用于高光谱图像分类

    本研究提出了一种基于三波段图像生成、端到端分割网络和集成学习方法的高光谱图像分类方案，能够优于现有最先进的方法。

    Apr, 2023

  • 粗到细的稀疏变换器用于高光谱图像重建

    该论文提出了一种基于 Transformer 的 CST 方法，首次将 HSI 稀疏性嵌入到深度学习中进行重建，使用 SA-MSA 进行粗细层次的像素聚类和自相似性捕捉，相比于现有方法具有更高的重建性能和更低的计算成本。

    Mar, 2022

  • 双波段高光谱蛇纹红法进行高效光谱压缩成像

    提出了一种新颖的双重高光谱 Mamba (DHM) 方法，通过探索全局远程依赖和局部环境，实现高效的 HSI 重建。

    Jun, 2024

  • HerosNet: 偏光高光谱可解释重构和最优采样深度网络用于瞬间压缩成像

    本文中，我们提出了一种新颖的深度网络 HerosNet，它基于 ISTA 展开框架，包括几个阶段。每个阶段可以灵活模拟感知矩阵和上下文调整梯度下降步长，并分层融合和交互先前阶段的隐藏状态，以有效地恢复当前 HSI 帧。同时，端到端地学习硬件友好的最优二进制掩码，进一步提高重建性能。最后，它被证明在模拟和真实数据集上都优于现有技术。

    Dec, 2021

  • 粗细光谱感知可变形卷积在高光谱图像重建中的应用

    研究了编码光阑快照光谱成像 (CASSI) 的反问题，该方法使用快照 2D 测量来捕获空间 - 光谱数据立方体，并使用算法重建 3D 高光谱图像 (HSI)。然而，基于卷积神经网络 (CNN) 的当前方法难以捕捉长程依赖和非局部相似性。最近流行的基于 Transformer 的方法由于自我注意力引起的高计算成本在下游任务中得不到充分应用。在本文中，我们首次将可变卷积网络 (DCN) 应用于这项任务，提出了粗 - 细粒度光谱感知可变卷积网络 (CFSDCN)。考虑到 HSI 的稀疏性，我们设计了一个变形卷积模块，利用其可变形性来捕捉长程依赖和非局部相似性。此外，我们提出了一个新的光谱信息交互模块，考虑到粗粒度和细粒度的光谱相似性。大量实验证明，我们的 CFSDCN 在模拟和真实 HSI 数据集上显著优于之前的最先进方法。

    Jun, 2024

  • ESSAformer: 高效率超光谱图像超分辨率的转换器

    通过引入 SCC 作为注意力矩阵并利用 ESSA 技术，提出了 ESSAformer 网络用于超分辨率任务，提升了高光谱图像的视觉质量和定量结果。

    Jul, 2023

  • 光谱超分辨率的全面关联学习：统一空间光谱注意力与互相线性依赖相遇

    提出了一种新颖的全面关联变换器（Exhaustive Correlation Transformer，ECT）来进行光谱超分辨率，通过整合统一的空间 - 光谱关注力和相互线性依赖，建立了高光谱图像中的全面关联。实验结果表明，这种方法在模拟和真实数据上都达到了最先进的性能。

    Dec, 2023

  • 一种用于全色增强的文本和光谱特征融合 Transformer

    本文提出了一种新的 pansharpening 注意机制，名为 HyperTransformer，它通过在变压器中将 LR-HSI 和 PAN 的特征分别制定为查询和键来改善生成的 HSI 的空间和光谱质量，实现了跨特征空间依赖和 PAN 和 LR-HSI 的长距离详细信息学习，并在三个常用数据集上取得了显著的改进。

    Mar, 2022

  • 立方星联合高光谱图像传输与恢复的实时压缩感知

    本研究论文提出了一种用于实时压缩感知网络的轻量级架构，能够在有条纹效应和噪声传输条件下，以相对较少的训练样本高效稳健地完成高光谱图像重建，适用于迷你卫星上使用的推扫式扫描机制。

    Apr, 2024

  • 一种用于高光谱图像分类的快速三维卷积神经网络

    本论文提出了一种利用 3D CNN 模型用于 HSI 分类的方法，其利用了空间光谱特征图以实现良好的性能，并对其性能进行了实验验证。

    Apr, 2020