spectral super-resolution | BriefGPT

关键词spectral super-resolution

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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
PDF7 months ago
高光谱图像重建的光谱隐式神经表示
通过引入连续光谱增益过程，以及借鉴隐式神经表示的概念，该研究提出了一种名为 Spectral-wise Implicit Neural Representation (SINR) 的创新方法，用于高光谱图像的重建，实现可定制的光谱超分辨率和
PDF7 months ago
基于像素感知的深度函数混合网络用于光谱超分辨率
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。
PDF5 years ago
使用多尺度卷积神经网络从单个 RGB 图像实现准确的光谱超分辨率
本文提出了一种基于深度卷积神经网络的多尺度图像转换方法，可以从 RGB 观测值中产生高分辨率的高光谱图像。在对中间特征图进行对称下采样和上采样的级联模式下，可以共同编码局部和非局部图像信息以获得更准确的光谱重建精度。
PDF6 years ago
从 RGB 图像中重建光谱的高效卷积神经网络
本研究提出了一个中等深度的卷积神经网络模型，实验结果在 ICVL、CAVE、NUS 三个光谱重建标准基准上表现出了明显的改进，表明该模型在光谱超分辨率方面有广泛应用前景。
PDF6 years ago
ICCV学习的光谱超分辨率
使用卷积神经网络 (CNN) 的最佳实践完成从 RGB 图像到对应大小的高光谱图像的直接映射，实现了超分辨率的高光谱成像，优于现有技术水平。
PDF7 years ago