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NTIRE2022
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新AI模型从RGB重建高光谱图像
研究人员开发了一种从标准RGB图像重建高光谱图像（HSI）的新方法，该方法可以在保持高空间分辨率的同时显著降低成本。提出的相关性和连续性网络（CCNet）利用局部光谱相关性和全局光谱连续性来提高重建质量。该方法在基准数据集上已展示出最先进的性能，优于现有的光谱重建算法。
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R2H-Diff模型以高保真度和效率重建高光谱图像
研究人员开发了R2H-Diff，一个新颖的基于扩散的框架，旨在改进RGB到高光谱图像的重建。该方法通过将光谱恢复视为一个条件迭代细化过程来解决该问题的病态性质，允许通过RGB输入进行引导的渐进式重建。该框架包含一个用于特征融合的引导式光谱细化模块和一个用于空间-光谱依赖性建模的高光谱自适应转置注意力模块，以一个参数量不到百万的模型实现了高重建质量和显著的效率。