一种用于快速灵活光谱压缩成像的零空间-值域分解方法
计算机视觉与模式识别
2023-05-18 v1 图像与视频处理
摘要
我们提出 RND-SCI，一种用于压缩高光谱图像（HSI）重建的新框架。我们的框架将重建对象分解为零空间（null-space）和值域（range-space）分量，其中值域部分确保解符合压缩过程，而零空间项引入深度 HSI 先验以约束输出具有满意的特性。RND-SCI 不仅设计简单且具有强可解释性，还可轻松适配各种 HSI 重建网络，以最小的计算开销提升 HSI 质量。RND-SCI 在重新训练、微调或插入预训练现成模型时显著提升了 HSI 重建网络的性能。基于该框架与 SAUNet，我们设计了一个极快的 HSI 重建网络 RND-SAUNet，其达到了惊人的每秒 91 帧，同时保持优于其他较省时方法的重建精度。代码与模型见 https://github.com/hustvl/RND-SCI。
引用
@article{arxiv.2305.09746,
title = {A Range-Null Space Decomposition Approach for Fast and Flexible Spectral Compressive Imaging},
author = {Junyu Wang and Shijie Wang and Ruijie Zhang and Zengqiang Zheng and Wenyu Liu and Xinggang Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.09746},
year = {2023}
}