초분광 영상 잡음 제거

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하이브리드 합성곱 및 주의 메커니즘 네트워크를 이용한 초분광 영상 잡음 제거

초분광 영상 잡음 제거를 위해 합성곱 신경망과 Transformer의 장점을 결합한 하이브리드 모델을 제안한다. 이를 통해 전역적 및 지역적 특징을 효과적으로 모델링하여 잡음 제거 성능을 향상시킨다.

초분광 영상 잡음 제거를 위한 양방향 상태 공간 모델 탐구

초분광 영상의 공간-스펙트럼 의존성을 효과적으로 포착하는 것이 중요하지만, 기존 방법들은 계산 효율성의 한계를 겪고 있다. 최근 등장한 선택적 상태 공간 모델(Mamba)은 자연어 처리 시퀀스에서 거의 선형 복잡도로 처리할 수 있어, 이를 활용하여 장 스펙트럼 시퀀스를 다루는 초분광 영상 잡음 제거에 적용할 수 있다.

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