#784
summarized by : shirouchi satoshi
Hyperspectral Image Reconstruction Using a Deep Spatial-Spectral Prior

どんな論文か?

圧縮したハイパースペクトル画像の再構成を目的とした研究。ハイパースペクトル画像を圧縮したものを再構成するための正則化として画像の事前分布を取り入れていた。事前分布はhand-craftなものを使用していた。本研究はそれを学習して求める。また、増えた学習を一つの学習にまとめる。
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新規性

ハイパースペクトル画像の再構成に、画像の事前分布を使用するときに、事前分布を明示的にモデル化するのではなく、学習して求める。これにより、不正確なhand-craftの事前分布を避ける。また、共役勾配アルゴリズムにより、事前分布の学習と画像の再構成の学習を同時に行う。

結果

ICVL、HarvardのデータセットでPSNR、SSIM、SAMで最も良い性能を達成し、処理時間も一番短い。再構成した画像を見てみると、ground trurhの画像と似て、くっきりとしたものを再構成できていた。

その他(なぜ通ったか?等)