Modellazione a Doppio Dominio per la Fusione di Immagini Iperspettrali

È stato introdotto un nuovo approccio noto come Modellazione a Doppio Dominio (DDMM) per la fusione di immagini iperspettrali. Questo metodo supera le carenze delle tecniche attuali incorporando vincoli geometrici sia nel dominio spaziale che in quello spettrale. Nel dominio spaziale, un Trasformatore Consapevole della Topologia (TPFormer) combina l'attenzione globale con la propagazione di vicinato per modellare efficacemente la topologia spaziale insieme alle relazioni manifold delle caratteristiche a livello di pixel. Ciò potenzia significativamente l'apprendimento delle caratteristiche geometriche mantenendo i dettagli strutturali ad alta frequenza. Nel dominio spettrale, vengono utilizzate strutture manifold locali guidate dalla similarità spettrale per migliorare la modellazione delle relazioni intrinseche tra i pixel e ottenere una ricostruzione spettrale precisa. L'obiettivo è integrare perfettamente la ricchezza dei dati spettrali con l'accuratezza spaziale.