畳込みと文脈変圧器を用いたスペクトル圧縮イメージング再構成【JST・京大機械翻訳】

Wang Lishun; Wu Zongliang; Zhong Yong; Yuan Xin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211752130316 整理番号：22P0274928

畳込みと文脈変圧器を用いたスペクトル圧縮イメージング再構成【JST・京大機械翻訳】

Spectral Compressive Imaging Reconstruction Using Convolution and Contextual Transformer

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発行年： 2022年01月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年07月02日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

スペクトル圧縮イメージング(SCI)は二次元測定に高次元ハイパースペクトル画像を符号化でき,次に空間スペクトルデータキューブを再構成するためにアルゴリズムを使用する。現在,SCIの主なボトルネックは再構成アルゴリズムであり,最先端の(SOTA)再構成法は,一般的に長い再構成時間と/または不十分な詳細回復の問題に直面している。本論文では,新しいハイブリッドネットワークモジュール,すなわち,CCoT(畳込みと文脈変換器)ブロックを提案し,それは,コンボリューションの帰納的バイアス能力と,同時に変圧器の強力なモデリング能力を獲得することができ,そして,微細詳細を復元するために,再構成の品質を改善するのに役立った。提案したCCoTブロックを一般化交互投影アルゴリズムに基づく深いアンフォールディングフレームワークに統合し,さらにGAP-CCoTネットワークを提案した。広範囲な合成および実データの実験を通して,提案モデルは,大きなマージンによって既存のSOTAアルゴリズムより,より高い再構成品質(シミュレーションベンチマークデータセット上でPSNRにおいて>2dB)およびより短い実行時間を達成した。コードとモデルはhttps://github.com/ucaswangls/GAP CCoTで公的に利用できる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

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