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

提出了一种基于像素的深度函数混合网络，其中包括一种新的模块，称为函数混合（FM）块，用于光谱超分辨率，以确定每个像素的接受域大小和映射函数，并使用 late-stage 的中间特征增强了性能，在三个基准HSI数据集上验证其优越性。

Mar, 2019

本文提出一种基于深度卷积神经网络的单高光谱图像超分辨率重建方法，引入了空间-光谱先验网络(SSPN)来充分利用高光谱数据的空间信息和光谱相关性，通过组卷积和逐步上采样框架来提高稳定性和效率，并设计了空间-光谱块(SSB)来提取更丰富的特征信息，实验结果表明，所提出的SSPSR方法可以增强恢复的高分辨率高光谱图像的细节，且优于现有方法。

May, 2020

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

本研究提出了一种带有跨注意机制的耦合解混合网络 (CUCaNet)，用于通过更高空间分辨率的多光谱图像 (MSI) 增强高光谱图像 (HSI) 的空间分辨率，并在三个广泛使用的 HS-MS 数据集上进行了广泛的实验来证明其优越性。

Jul, 2020

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

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

通过构建一种跨域空间-谱域的转换器来提高超光谱图像的空间分辨率，该转换器能够有效地捕捉远程相关性。

Nov, 2023

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

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