Transformer-Driven Inverse Problem Transform for Fast Blind Hyperspectral Image Dehazing

要約

ハイパースペクトルデハイズ（HyDHZ）は、その後の同定や分類作業を容易にするための重要な信号処理技術となっている。というのも、空中可視／赤外イメージング分光計（AVIRIS）のデータポータルでは、典型的なハイパースペクトルリモートセンシング画像において、ヘイズに汚染された領域が大量に報告されているからである。最近のリモートセンシングの文献では、扱いにくい逆問題（例えばHyDHZ）を比較的単純な問題に定式化するために、逆問題変換（IPT）という考え方が提案されている。マルチスペクトルデータをハイパースペクトルデータにスペクトルアップサンプリングする、新しいスペクトル超解像（SSR）技術を考慮し、我々はHyDHZ問題をSSR問題として再定式化することにより、困難なHyDHZ問題の解決を目指す。大雑把に言えば、提案アルゴリズムはまずいくつかの非破壊／情報的なスペクトルバンドを自動的に選択し、そこからSSRを適用して選択されたバンドを特徴空間内でスペクトル的にアップサンプリングし、クリーンなハイパースペクトル画像（HSI）を得る。クリーンなHSIは次にディープ・トランスフォーマー・ネットワークによってさらに精緻化され、最終的なデハイズドHSIが得られる。既存の文献にはHyDHZの研究はほとんどなく、この論文はHyDHZに初めて強力な空間スペクトル変換器を導入した。驚くべきことに、提案する変換器駆動IPTベースHyDHZ（T2HyDHZ）は、ユーザーが手動で破損領域を選択する必要のないブラインドアルゴリズムである。広範な実験により、色歪みの少ないT2HyDHZの優位性が実証された。

要約(オリジナル)

Hyperspectral dehazing (HyDHZ) has become a crucial signal processing technology to facilitate the subsequent identification and classification tasks, as the airborne visible/infrared imaging spectrometer (AVIRIS) data portal reports a massive portion of haze-corrupted areas in typical hyperspectral remote sensing images. The idea of inverse problem transform (IPT) has been proposed in recent remote sensing literature in order to reformulate a hardly tractable inverse problem (e.g., HyDHZ) into a relatively simple one. Considering the emerging spectral super-resolution (SSR) technique, which spectrally upsamples multispectral data to hyperspectral data, we aim to solve the challenging HyDHZ problem by reformulating it as an SSR problem. Roughly speaking, the proposed algorithm first automatically selects some uncorrupted/informative spectral bands, from which SSR is applied to spectrally upsample the selected bands in the feature space, thereby obtaining a clean hyperspectral image (HSI). The clean HSI is then further refined by a deep transformer network to obtain the final dehazed HSI, where a global attention mechanism is designed to capture nonlocal information. There are very few HyDHZ works in existing literature, and this article introduces the powerful spatial-spectral transformer into HyDHZ for the first time. Remarkably, the proposed transformer-driven IPT-based HyDHZ (T2HyDHZ) is a blind algorithm without requiring the user to manually select the corrupted region. Extensive experiments demonstrate the superiority of T2HyDHZ with less color distortion.

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