हाइपरस्पेक्ट्रल इमेज सुपर-रिज़ॉल्यूशन के लिए डुअल-स्टेज दृष्टिकोण

हाइपरस्पेक्ट्रल इमेज उच्च स्पेक्ट्रल रिज़ॉल्यूशन उत्पन्न करता है, लेकिन इसके लिए स्थलीय रिज़ॉल्यूशन का बलिदान किया जाता है। स्पेक्ट्रल रिज़ॉल्यूशन को बिना घटाए, स्थलीय क्षेत्र में रिज़ॉल्यूशन में सुधार करना एक बहुत चुनौतीपूर्ण समस्या है। इस पेपर में, हम हाइपरस्पेक्ट्रल इमेज की उच्च समानता की खोज के द्वारा प्रेरित होकर, एक नई संरचना की खोज करते हैं (DualSR), जो एक डुअल-स्टेज डिज़ाइन की ओर ले जाती है, यानी मोटा चरण और बारीक चरण। मोटे चरण में, एक निश्चित स्पेक्ट्रल रेंज में उच्च समानता वाले पाँच बैंड को तीन समूहों में विभाजित किया जाता है, और वर्तमान बैंड को संभावित ज्ञान का अध्ययन करने के लिए मार्गदर्शित किया जाता है। वैकल्पिक स्पेक्ट्रल फ्यूजन तंत्र के क्रिया के अंतर्गत, मोटा SR इमेज बैंड-बाय-बैंड सुपर-रिज़ॉल्व किया जाता है। वैश्विक दृष्टिकोण से मॉडल बनाने के लिए, एक बारीक चरण में स्पेक्ट्रल एंगिल प्रतिबंध के माध्यम से एक उन्नत बैक-प्रोजेक्शन विधि विकसित की जाती है ताकि अंतरिक्ष-स्पेक्ट्रल संगति की सामग्री को सीखा जा सके, जिससे प्रदर्शन में काफी सुधार होता है। व्यापक प्रयोग प्रभावशीलता का प्रदर्शन करते हैं। इसके अलावा, हमारा नेटवर्क मौजूदा कार्यों की तुलना में स्थानिक पुनर्निर्माण और स्पेक्ट्रल निष्ठा के संदर्भ में अत्याधुनिक परिणाम उत्पन्न करता है। हमारा कोड सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है https://github.com/qianngli/DualSR पर।