Sammanfattning av denna webbsida: Hyperspektrala bilder är välkända för sin fina spektralupplösning för att diskriminera olika material. Deras rumsliga upplösning är dock relativt låg på grund av avvägningen i bildsensorteknik, vilket resulterar i begränsningar i deras tillämpningar. Inspirerad av de senaste resultaten i konvolutionella neurala nätverk (CNN) baserad super-upplösning (SR) för naturliga bilder, är en ny tredimensionell full CNN (3D-FCNN) konstruerad för rumslig SR av hyperspektral bilder i detta papper. Specifikt, 3D convolution används för att utnyttja både den rumsliga kontexten av angränsande pixlar och spektral korrelation av angränsande band, sådan att spektral distorsion när direkt tillämpa traditionella CNN-baserade SR algoritmer till hyperspektral bilder på bandmässigt sätt lindras. Dessutom är ett sensorspecifikt läge utformat för den föreslagna 3D-FCNN så att inget av proverna från målplatsen krävs för utbildning. Finjustering av ett litet antal träningsprover från målplatsen kan ytterligare förbättra prestandan hos en sådan sensorspecifik metod. Omfattande experimentella resultat på fyra referensdatauppsättningar från två välkända hyperspektralsensorer, nämligen hyperspektral digital bildsamlingsexperiment (HYDICE) och reflekterande optiksystem avbildningsspektrometer (ROSIS) sensorer, visar att våra föreslagna 3D-FCNN överträffar flera befintliga SR-metoder genom att säkerställa högre kvalitet både i rekonstruktion och spektral trohet.
Mei och Al. REF föreslog ett nytt tredimensionellt fullständigt konvolutionellt neuralt nätverk för hyperspektral superupplösning.
Hyperspectral Image Spatial Super-Resolution via 3D Full Convolutional Neural Network
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}