Dec, 2023

基于超像素和空间正则化扩散学习的无监督高光谱图像聚类

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TL;DR本研究介绍了一种新的无监督高光谱图像聚类算法，名为 S2DL（基于超像素和空间正则化扩散学习），它通过将高光谱图像中编码的丰富空间信息融入扩散几何聚类中来解决高维、噪声、异常点和需要准确标签的挑战。该方法在图像分割中使用熵率超像素技术将图像划分为超像素，并使用最具代表性的高密度像素构建一个空间正则化扩散图。最高密度像素与其他最高密度像素之间的扩散距离最远，被识别为隐含聚类结构的示例。这些示例指导其余超像素中的代表性像素标记。最后，对每个超像素内分配的标签进行多数投票，将标签传播到整个图像。S2DL 的性能通过对三个公开可用真实世界高光谱图像进行广泛实验验证，即 Indian Pines，Salinas 和 Salinas A。此外，我们使用高分五号高光谱图像将 S2DL 应用于香港米埔自然保护区的大规模无监督红树林物种映射。S2DL 在这些多样化的数值实验中取得了成功，表明其在各种重要的无监督遥感分析任务上具有高效性。
hyperspectral imageshsi clustering algorithmssuperpixel-based and spatially-regularized diffusion learningspatial-spectral approachunsupervised remote sensing analysis
发现论文，激发创造
  • 当高光谱图像分类遇见扩散模型：一种无监督特征学习框架

    本文提出了一种基于扩散模型的非监督超光谱图像 (HSI) 特征学习框架 Diff-HSI，其可以利用时间步长性质捕捉更丰富的特征，设计了一个时间步骤的特征库和动态特征融合模块，最后实现了 HSI 分类。在三个公共 HSI 数据集上进行的广泛实验证明，Diff-HSI 优于各种现有的监督和非监督 HSI 分类方法。

    Jun, 2023

  • SpectralDiff: 具有光谱空间扩散模型的高光谱图像分类

    提出了一种基于光谱 - 空间扩散模型的高光谱图像分类方法，该方法可以实现对训练样本的光谱和空间分布的前向和反向扩散过程，从而对样本之间的全局空间 - 光谱关系进行建模，提取的特征可以从重建的训练样本分布中获得更好的分类性能。

    Apr, 2023

  • 具有语义不变增强的超像素图对比聚类方法在高光谱图像中的应用

    利用三维和二维混合卷积神经网络提取高维空间和光谱特征，设计超像素图对比聚类模型，使用像素采样增强和模型权重增强来改善先验视图对比聚类，通过样本级对齐和聚类中心对比，优化超像素嵌入的类内相似性和类间差异性。在多个高光谱图像数据集上验证了该方法的优势，例如在 India Pines 数据集上，与最先进方法相比，模型的聚类准确率从 58.79% 提高到 67.59%。

    Mar, 2024

  • 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

  • DiffSpectralNet：揭示扩散模型在高光谱图像分类中的潜力

    提出了一种名为 DiffSpectralNet 的新型网络，通过结合扩散和变换器技术，利用无监督学习和预训练去噪 U-Net 提取高层和低层光谱空间特征，并使用监督变换器分类器进行高光谱图像分类，实现了超越现有方法的创新，达到了最先进的性能。

    Oct, 2023

  • 像素 - 超像素对比学习与伪标签修正的高光谱图像聚类

    提出了一种像素和超像素对比学习与伪标签校正方法（PSCPC），用于高光谱图像聚类，通过超像素和少量像素的类比学习，合理地捕捉区域特定和细粒度特征，提出了伪标签校正模块来对齐像素和超像素的聚类伪标签，利用像素级聚类结果监督超像素级聚类，提高模型的泛化能力。广泛的实验证明了 PSCPC 的有效性和效率。

    Dec, 2023

  • 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

  • SuperPCA: 一种超像素 PCA 方法用于高光谱图像的无监督特征提取

    本研究提出了一种称为 SuperPCA 的简单但非常有效的超像素 PCA 方法，以学习 HSI 的内在低维特征，通过超像素分割将空间上下文信息纳入无监督的降维，该方法能够提取判别性、紧凑且抗噪声的潜在低维特征，从而改善 HSI 分类性能。

    Jun, 2018

  • DiffUCD: 基于语义相关扩散模型的非监督高光谱图像变化检测

    本文介绍了一种基于扩散模型的远程感知高光谱图像变化检测方法，结合语义相关性扩散模型和交叉时序对比学习机制，利用丰富的未标定样本获得不变的光谱差异特征在三个数据集上的实验表明，该方法在准确性、kappa 系数和 F1 值等方面都优于最先进的无监督方法，同时可以跟需要大量注释样本的全监督方法达成可比较的结果。

    May, 2023

  • 高光谱图像超分辨率的光谱扩散先验

    融合基于高光谱图像（HSI）的超分辨率通过融合低空间分辨率的 HSI 和高空间分辨率的多光谱图像来产生高空间分辨率的 HSI。本文提出了一种新颖的基于光谱扩散的先验方法来实现 HSI 超分辨率。在最大后验概率的框架下，通过反向生成过程保留每两个相邻状态之间的转移信息，并将训练好的光谱扩散模型的知识嵌入到融合问题中作为正则化项。最后，将最终优化问题的每个生成步骤视为其子问题，并使用 Adam 算法以反向顺序解决这些子问题。在合成和真实数据集上进行的实验结果证明了所提方法的有效性。所提方法的代码将在此 https 网址上提供。

    Nov, 2023