Unsupervised multi-level spatio-spectral fusion transformer for hyperspectral image super-resolution

高光谱成像 人工智能 计算机科学 图像融合 融合 计算机视觉 模式识别(心理学) 遥感 图像分辨率 图像(数学) 地质学 哲学 语言学
作者
Xuheng Cao,Yusheng Lian,Jin Li,Kaixuan Wang,Chao Ma
出处
期刊:Optics and Laser Technology [Elsevier BV]
卷期号:176: 111032-111032
标识
DOI:10.1016/j.optlastec.2024.111032
摘要

Fusing a low spatial resolution hyperspectral image (LR-HSI) with a high spatial resolution multispectral image (HR-MSI) is widely used for HSI super-resolution. Recent works still face problems in exploring global spatio-spectral correlation and lack effective utilization of multi-level features of the inputs (i.e., HR-MSI and LR-HSI), which results in a lack of similarity between the reconstruction and the inputs, ultimately causing significant spatio-spectral distortion. To solve these problems, we design an Unsupervised Multi-level Spatio-spectral Fusion Transformer (UMSFT). In UMSFT, a novel multi-level features fusion strategy is constructed, which fuses the hierarchy features of the inputs via proposed Spatio-spectral Feature Fusion Attention Blocks (S2F-FAB) in a level-by-level manner, thereby fully exploring the interaction between the hierarchical features. The S2F-FAB is specially designed for HSI-MSI fusion consisting of two components: (1) a spatial fusion module (Spa-FM) is designed for spatial domain fusion, and its output is set as Values (V) of a transformer; (2) a novel spectral feature cross attention (Spe- FCA) formulates the features of LR-HSI and HR-MSI as Queries (Q) and Keys (K), respectively, and achieves spectral domain fusion by applying attention mechanism along the spectral dimension. Incorporating spatial detail reconstruction and spectral feature integration into the attention mechanism, the S2F-FAB efficiently exploits the spatio-spectral correlation between target HR-HSI and inputs. Experimental results on three public datasets and our real-world images show the superiority of our method as compared with eleven state-of-the-art methods. Codes will be available at https://github.com/Caoxuheng/HIFtool.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
重要忆秋完成签到,获得积分10
2秒前
yy发布了新的文献求助10
2秒前
wwm98656完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
totpto完成签到,获得积分20
6秒前
8秒前
My完成签到,获得积分10
8秒前
孙颖莎粉丝完成签到,获得积分10
8秒前
尼古拉耶维奇完成签到,获得积分10
8秒前
阿卡宁发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
温柔翰完成签到,获得积分10
11秒前
文龙完成签到 ,获得积分10
11秒前
12秒前
Xiaopan完成签到,获得积分10
12秒前
xiaoming发布了新的文献求助200
13秒前
13秒前
QT完成签到,获得积分20
14秒前
朱华彪完成签到,获得积分10
14秒前
活在当下发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
haha发布了新的文献求助10
15秒前
aurora完成签到 ,获得积分10
16秒前
茉莉完成签到,获得积分10
16秒前
123完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
wwewew完成签到,获得积分10
19秒前
saying发布了新的文献求助10
19秒前
123123完成签到,获得积分10
19秒前
隐形曼青应助阿卡宁采纳,获得10
20秒前
负责紊完成签到,获得积分10
20秒前
善良的火发布了新的文献求助10
22秒前
haha完成签到,获得积分10
22秒前
24秒前
sugar完成签到,获得积分10
25秒前
活在当下完成签到,获得积分10
25秒前
27秒前
ssy发布了新的文献求助10
27秒前
小嘉贞完成签到,获得积分10
29秒前
鸡蛋黄完成签到,获得积分10
30秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038524
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576221
关于积分的说明 11374737
捐赠科研通 3305912
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819354
邀请新用户注册赠送积分活动 892688
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815048