双流注意力网络用于高光谱图像解混
图像与视频处理
2024-06-05 v1
摘要
高光谱图像(HSI)包含丰富的空间和光谱信息，使其在解混中极具价值。本文提出了一种用于HSI解混的双流注意力网络(DSANet)。HSI中像素的端元与丰度与其相邻像素高度相关。因此，我们采用"多对一"策略来估计中心像素的丰度。此外，我们采用多视图光谱方法，将光谱波段划分为多个低相关性的分区来估计丰度。为了聚合两个分支的互补估计丰度，我们设计了一个交叉融合注意力网络来增强有价值的信息。在两个真实数据集上进行了大量实验，证明了DSANet的有效性。
引用
@article{arxiv.2406.01644,
title = {Dual-Stream Attention Network for Hyperspectral Image Unmixing},
author = {Yufang Wang and Wenmin Wu and Lin Qi and Feng Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.01644},
year = {2024}
}
备注
Accepted by IEEE IGARSS 2024