空间谱残差密集网络在压缩高光谱图像重建中的应用

"基于空间谱残差密集网络的压缩高光谱图像重建" 本文是一篇研究论文，探讨了利用空间谱残差密集网络进行压缩高光谱图像（HSI）重建的技术。高光谱图像拥有丰富的空间和光谱信息，但其大数据量特性使得存储和传输成为挑战，因此压缩技术显得尤为重要。在该研究中，作者提出了一种创新方法，旨在通过深度学习网络提高压缩后图像的重建质量。 该方法主要包含两个核心网络：用于高光谱图像重建的残差密集网络（RDNHIR）和光谱差异重建网络（SDRN）。残差密集网络（RDNHIR）由多个残差密集块（RDBs）组成，其设计目的是通过级联所有RDBs的特征来提取图像的局部特征和全局层次特征。这种结构允许网络在深层学习过程中有效地捕获和传递信息，避免梯度消失或爆炸的问题。 另一方面，光谱差异重建网络（SDRN）专注于利用高光谱图像中相邻波段之间的强相关性来更好地保留光谱特性。由于高光谱图像的光谱通道之间通常存在高度的相关性，SDRN可以更精确地恢复图像的光谱信息，从而改善重建效果。 为了进一步提升性能，研究者在损失函数中引入了相邻光谱差异正则化。这一策略可以帮助优化网络训练，使其更加关注保持原始图像的光谱差异，从而提高重建图像的保真度和真实性。 实验结果证明了所提方法的有效性，与现有技术相比，它在重建质量和计算效率方面都有显著优势。这表明，基于深度学习的空间谱残差密集网络在压缩高光谱图像重建领域具有广阔的应用前景，对于遥感、环境监测、军事侦察等领域的高光谱数据处理具有重要意义。