Główne pojęcia
제안된 UHSR-AEC 네트워크는 서로 다른 노출 수준의 초분광 영상과 다분광 영상을 융합하여 고해상도 초분광 영상을 복원할 수 있다.
Streszczenie
본 논문에서는 서로 다른 노출 수준의 초분광 영상(LR-HSI)과 다분광 영상(HR-MSI)을 융합하여 고해상도 초분광 영상(HR-HSI)을 복원하는 새로운 UHSR-AEC 네트워크를 제안한다.
- 기존 방법들은 초분광 영상과 다분광 영상의 노출 보정을 별도로 수행하고 이를 융합하는 반면, 제안 방법은 노출 보정과 초분광 영상 복원을 통합적으로 다룬다.
- UHSR-AEC 네트워크는 깊은 언폴딩 구조를 사용하여 모델 기반 방법과 딥러닝 기반 방법의 장점을 결합한다.
- 초기화 모듈(IM)을 통해 복원 영상의 텍스처와 세부 정보를 보존한다.
- 실험 결과, UHSR-AEC가 기존 방법들에 비해 우수한 성능을 보인다.
Statystyki
노출 보정 행렬 L1과 L2는 각각 초분광 영상과 다분광 영상의 노출 수준을 나타낸다.
고해상도 초분광 영상 Z는 노출 보정된 초분광 영상(Z ◦ L1)과 다분광 영상(Z ◦ L2)을 융합하여 복원한다.
Cytaty
"기존 HSI-SR 방법들은 아직 복잡한 환경에서의 열화를 심각하게 고려하지 않았으며, 적용 조건이 상대적으로 제한적이다."
"새로운 모델을 설계하여 복잡한 환경에서도 HSI-SR을 적용할 수 있게 하는 것은 아직 해결되지 않은 문제이다."