Phy-CoSF：基于物理引导的连续光谱场重建与快照压缩成像超分辨率
计算机视觉与模式识别
2026-05-14 v1
摘要
近期进展表明，编码光谱快照成像（CASSI）系统在从单一二维测量中捕获三维高光谱图像（HSI）方面显示出巨大的潜力。尽管 CASSI 捕获的场景具有固有的光谱连续性，但大多数现有重建方法受限于固定、离散的光谱输出，无法实现连续光谱重建或光谱超分辨率。为此，我们提出了 Phy-CoSF，通过深度展开网络与隐式神经表征相结合，构建了快照压缩成像中连续光谱重建和超分辨率的新范式。具体而言，我们提出了双阶段架构，将离散波长训练与连续光谱渲染连接起来，实现在任意目标波长处合成高保真 HSI。本框架的核心是连续光谱场（CoSF）模块，嵌入在每个展开阶段作为动态先验，包含一个三分支跨域特征混合器，用于实现空间-频率-通道特征的全面融合，同时具备一个光谱合成头，通过查询连续波长坐标生成光谱强度。大量实验结果表明，Phy-CoSF 不仅实现了任意光谱分辨率下的连续建模，还在重建保真度和光谱细节保留方面优于许多最先进的方法。我们的代码和更多结果已公开：https://github.com/PaiDii/Phy-CoSF.git。
引用
@article{arxiv.2605.13583,
title = {Phy-CoSF: Physics-Guided Continuous Spectral Fields Reconstruction and Super-Resolution for Snapshot Compressive Imaging},
author = {Wudi Chen and Zhiyuan Zha and Xin Yuan and Shigang Wang and Bihan Wen and Jiantao Zhou and Gang Yan and Zipei Fan and Ce Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.13583},
year = {2026}
}
备注
15 pages, 10 figures, accepted by ICML 2026!