May, 2024

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

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于循环一致性的无监督高光谱和多光谱图像融合

    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。

    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

  • 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

  • 基于深度渐进式零中心残差学习的高光谱图像超分辨率

    本文探讨了如何利用一种基于深度神经网络的轻量级框架和频谱空间可分离卷积技术解决高光谱低分辨率图像与多光谱高分辨率图像相结合的问题，并在真实和人工数据集上进行了实验，取得了显著优于现有方法的结果。

    Jun, 2020

  • 基于对数低秩张量环分解的高光谱图像融合

    通过结合低空间分辨率高光谱图像（LR-HSI）和高空间分辨率多光谱图像（HR-MSI），提出一种基于张量环分解和张量核范数优化的图像融合方法，以改善高分辨率高光谱图像的视觉质量和各种定量指标的表现。

    Oct, 2023

  • 基于混合卷积的双域网络超分辨率高光谱图像重建

    本研究提出了一种新的高光谱图像超分辨率算法，称为基于混合卷积的双域网络（SRDNet），同时在空间与频率领域设计了双域网络，利用自我注意力机制和频率损失进行优化，并使用 2D 和 3D 单元的混合模块渐进式放大策略，实现了高光谱图像的纹理和特征增强，比现有方法效果更好。

    Apr, 2023

  • 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