Zeitschriftenartikel zum Thema „Hyperspectral super-Resolution“
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Sun, Shasha, Wenxing Bao, Kewen Qu, Wei Feng, Xiaowu Zhang und Xuan Ma. „Hyperspectral Image Super-Resolution Algorithm Based on Graph Regular Tensor Ring Decomposition“. Remote Sensing 15, Nr. 20 (16.10.2023): 4983. http://dx.doi.org/10.3390/rs15204983.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Jing, Renjie Zheng, Zekang Wan, Ruijing Geng, Yi Wang, Yu Yang, Xuepeng Zhang und Yunsong Li. „Hyperspectral Image Super-Resolution Based on Feature Diversity Extraction“. Remote Sensing 16, Nr. 3 (23.01.2024): 436. http://dx.doi.org/10.3390/rs16030436.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Yan, Lifu Zhang, Ruoxi Song und Qingxi Tong. „A General Deep Learning Point–Surface Fusion Framework for RGB Image Super-Resolution“. Remote Sensing 16, Nr. 1 (28.12.2023): 139. http://dx.doi.org/10.3390/rs16010139.
Der volle Inhalt der QuelleChang, Pai-Chuan, Jhao-Ting Lin, Chia-Hsiang Lin, Po-Wei Tang und Yangrui Liu. „Optimization-Based Hyperspectral Spatiotemporal Super-Resolution“. IEEE Access 10 (2022): 37477–94. http://dx.doi.org/10.1109/access.2022.3163266.
Der volle Inhalt der QuelleMianji, Fereidoun A., Ye Zhang, Humayun Karim Sulehria, Asad Babakhani und Mohammad Reza Kardan. „Super-Resolution Challenges in Hyperspectral Imagery“. Information Technology Journal 7, Nr. 7 (15.09.2008): 1030–36. http://dx.doi.org/10.3923/itj.2008.1030.1036.
Der volle Inhalt der QuelleAkgun, T., Y. Altunbasak und R. M. Mersereau. „Super-resolution reconstruction of hyperspectral images“. IEEE Transactions on Image Processing 14, Nr. 11 (November 2005): 1860–75. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2005.854479.
Der volle Inhalt der QuelleBu, Lijing, Dong Dai, Zhengpeng Zhang, Yin Yang und Mingjun Deng. „Hyperspectral Super-Resolution Reconstruction Network Based on Hybrid Convolution and Spectral Symmetry Preservation“. Remote Sensing 15, Nr. 13 (21.06.2023): 3225. http://dx.doi.org/10.3390/rs15133225.
Der volle Inhalt der QuelleHe, Zhi, und Lin Liu. „Hyperspectral Image Super-Resolution Inspired by Deep Laplacian Pyramid Network“. Remote Sensing 10, Nr. 12 (02.12.2018): 1939. http://dx.doi.org/10.3390/rs10121939.
Der volle Inhalt der QuelleCao, Meng, Wenxing Bao und Kewen Qu. „Hyperspectral Super-Resolution Via Joint Regularization of Low-Rank Tensor Decomposition“. Remote Sensing 13, Nr. 20 (14.10.2021): 4116. http://dx.doi.org/10.3390/rs13204116.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Xiaoyan, Lefei Zhang und Jane You. „Domain Transfer Learning for Hyperspectral Image Super-Resolution“. Remote Sensing 11, Nr. 6 (22.03.2019): 694. http://dx.doi.org/10.3390/rs11060694.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Jun, Yuanxi Peng, Tian Jiang, Longlong Zhang und Jian Long. „Hyperspectral Image Super-Resolution Based on Spatial Group Sparsity Regularization Unmixing“. Applied Sciences 10, Nr. 16 (12.08.2020): 5583. http://dx.doi.org/10.3390/app10165583.
Der volle Inhalt der QuelleDong, Weisheng, Chen Zhou, Fangfang Wu, Jinjian Wu, Guangming Shi und Xin Li. „Model-Guided Deep Hyperspectral Image Super-Resolution“. IEEE Transactions on Image Processing 30 (2021): 5754–68. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2021.3078058.
Der volle Inhalt der QuelleLanaras, Charis, Emmanuel Baltsavias und Konrad Schindler. „Hyperspectral Super-Resolution with Spectral Unmixing Constraints“. Remote Sensing 9, Nr. 11 (21.11.2017): 1196. http://dx.doi.org/10.3390/rs9111196.
Der volle Inhalt der QuelleXue Song, 薛松, 张思雨 Zhang Siyu und 刘永峰 Liu Yongfeng. „Quality Assessment of Hyperspectral Super-Resolution Images“. Laser & Optoelectronics Progress 56, Nr. 4 (2019): 041001. http://dx.doi.org/10.3788/lop56.041001.
Der volle Inhalt der QuelleArun, P. V., Krishna Mohan Buddhiraju, Alok Porwal und Jocelyn Chanussot. „CNN-Based Super-Resolution of Hyperspectral Images“. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 58, Nr. 9 (September 2020): 6106–21. http://dx.doi.org/10.1109/tgrs.2020.2973370.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Jing, Xiuping Jia, Yunsong Li, Gang He und Minghua Zhao. „Hyperspectral Image Super-Resolution via Intrafusion Network“. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 58, Nr. 10 (Oktober 2020): 7459–71. http://dx.doi.org/10.1109/tgrs.2020.2982940.
Der volle Inhalt der QuelleHan, Xian-Hua, Yongqing Sun, Jian Wang, Boxin Shi, Yinqiang Zheng und Yen-Wei Chen. „Spectral Representation via Data-Guided Sparsity for Hyperspectral Image Super-Resolution“. Sensors 19, Nr. 24 (07.12.2019): 5401. http://dx.doi.org/10.3390/s19245401.
Der volle Inhalt der QuelleGao, Dongsheng, Zhentao Hu und Renzhen Ye. „Self-Dictionary Regression for Hyperspectral Image Super-Resolution“. Remote Sensing 10, Nr. 10 (01.10.2018): 1574. http://dx.doi.org/10.3390/rs10101574.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Xizhen, Aiwu Zhang, Mengnan Li, Lulu Liu und Xiaoyan Kang. „Restoration and Calibration of Tilting Hyperspectral Super-Resolution Image“. Sensors 20, Nr. 16 (15.08.2020): 4589. http://dx.doi.org/10.3390/s20164589.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Chi, Mingjin Zhang, Yunsong Li, Xinbo Gao und Shi Qiu. „Difference Curvature Multidimensional Network for Hyperspectral Image Super-Resolution“. Remote Sensing 13, Nr. 17 (31.08.2021): 3455. http://dx.doi.org/10.3390/rs13173455.
Der volle Inhalt der QuelleSahithi, V. S., und S. Agrawal. „Sub pixel location identification using super resolved multilooking CHRIS data“. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XL-8 (28.11.2014): 463–68. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-xl-8-463-2014.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Qiang, Qi Wang und Xuelong Li. „Mixed 2D/3D Convolutional Network for Hyperspectral Image Super-Resolution“. Remote Sensing 12, Nr. 10 (21.05.2020): 1660. http://dx.doi.org/10.3390/rs12101660.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Ziqian, Wenbing Wang, Qing Ma, Xianming Liu und Junjun Jiang. „Rethinking 3D-CNN in Hyperspectral Image Super-Resolution“. Remote Sensing 15, Nr. 10 (15.05.2023): 2574. http://dx.doi.org/10.3390/rs15102574.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Minghua, Jiawei Ning, Jing Hu und Tingting Li. „Hyperspectral Image Super-Resolution under the Guidance of Deep Gradient Information“. Remote Sensing 13, Nr. 12 (18.06.2021): 2382. http://dx.doi.org/10.3390/rs13122382.
Der volle Inhalt der QuelleTang, Zhenjie, Qing Xu, Pengfei Wu, Zhenwei Shi und Bin Pan. „Feedback Refined Local-Global Network for Super-Resolution of Hyperspectral Imagery“. Remote Sensing 14, Nr. 8 (18.04.2022): 1944. http://dx.doi.org/10.3390/rs14081944.
Der volle Inhalt der QuelleZheng, Ke, Lianru Gao, Danfeng Hong, Bing Zhang und Jocelyn Chanussot. „NonRegSRNet: A Nonrigid Registration Hyperspectral Super-Resolution Network“. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 60 (2022): 1–16. http://dx.doi.org/10.1109/tgrs.2021.3135501.
Der volle Inhalt der QuelleHe, Wei, Yong Chen, Naoto Yokoya, Chao Li und Qibin Zhao. „Hyperspectral super-resolution via coupled tensor ring factorization“. Pattern Recognition 122 (Februar 2022): 108280. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2021.108280.
Der volle Inhalt der QuelleWei, Wei, Jiangtao Nie, Yong Li, Lei Zhang und Yanning Zhang. „Deep Recursive Network for Hyperspectral Image Super-Resolution“. IEEE Transactions on Computational Imaging 6 (2020): 1233–44. http://dx.doi.org/10.1109/tci.2020.3014451.
Der volle Inhalt der QuelleJia, Jinrang, Luyan Ji, Yongchao Zhao und Xiurui Geng. „Hyperspectral image super-resolution with spectral–spatial network“. International Journal of Remote Sensing 39, Nr. 22 (19.06.2018): 7806–29. http://dx.doi.org/10.1080/01431161.2018.1471546.
Der volle Inhalt der QuelleKanatsoulis, Charilaos I., Xiao Fu, Nicholas D. Sidiropoulos und Wing-Kin Ma. „Hyperspectral Super-Resolution: A Coupled Tensor Factorization Approach“. IEEE Transactions on Signal Processing 66, Nr. 24 (15.12.2018): 6503–17. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2018.2876362.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Hongyan, Liangpei Zhang und Huanfeng Shen. „A super-resolution reconstruction algorithm for hyperspectral images“. Signal Processing 92, Nr. 9 (September 2012): 2082–96. http://dx.doi.org/10.1016/j.sigpro.2012.01.020.
Der volle Inhalt der QuelleJiangtao, Nie, Zhang Lei, Wei Wei, Yan Qingsen, Ding Chen, Chen Guochao und Zhang Yanning. „A survey of hyperspectral image super-resolution method“. Journal of Image and Graphics 28, Nr. 6 (2023): 1685–97. http://dx.doi.org/10.11834/jig.230038.
Der volle Inhalt der QuelleAiello, Emanuele, Mirko Agarla, Diego Valsesia, Paolo Napoletano, Tiziano Bianchi, Enrico Magli und Raimondo Schettini. „Synthetic Data Pretraining for Hyperspectral Image Super-Resolution“. IEEE Access 12 (2024): 65024–31. http://dx.doi.org/10.1109/access.2024.3396990.
Der volle Inhalt der QuelleSu, Haonan, Haiyan Jin und Ce Sun. „Deep Pansharpening via 3D Spectral Super-Resolution Network and Discrepancy-Based Gradient Transfer“. Remote Sensing 14, Nr. 17 (29.08.2022): 4250. http://dx.doi.org/10.3390/rs14174250.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Hongyi, Wen Jiang, Yuchen Zha und Zhihui Wei. „Coupled Tensor Block Term Decomposition with Superpixel-Based Graph Laplacian Regularization for Hyperspectral Super-Resolution“. Remote Sensing 14, Nr. 18 (09.09.2022): 4520. http://dx.doi.org/10.3390/rs14184520.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Sai, und Fenglei Fan. „Thangka Hyperspectral Image Super-Resolution Based on a Spatial–Spectral Integration Network“. Remote Sensing 15, Nr. 14 (19.07.2023): 3603. http://dx.doi.org/10.3390/rs15143603.
Der volle Inhalt der QuelleUrbina Ortega, Carlos, Eduardo Quevedo Gutiérrez, Laura Quintana, Samuel Ortega, Himar Fabelo, Lucana Santos Falcón und Gustavo Marrero Callico. „Towards Real-Time Hyperspectral Multi-Image Super-Resolution Reconstruction Applied to Histological Samples“. Sensors 23, Nr. 4 (07.02.2023): 1863. http://dx.doi.org/10.3390/s23041863.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Xiangrong, Zitong Liu, Xianhao Zhang und Tianzhu Liu. „A Multi-Hyperspectral Image Collaborative Mapping Model Based on Adaptive Learning for Fine Classification“. Remote Sensing 16, Nr. 8 (14.04.2024): 1384. http://dx.doi.org/10.3390/rs16081384.
Der volle Inhalt der QuelleShi, Songyue, Xiaoxia Gong, Yan Mu, Kevin Finch und Gerardo Gamez. „Geometric super-resolution on push-broom hyperspectral imaging for plasma optical emission spectroscopy“. Journal of Analytical Atomic Spectrometry 33, Nr. 10 (2018): 1745–52. http://dx.doi.org/10.1039/c8ja00235e.
Der volle Inhalt der QuelleYao, Yunze, Jianwen Hu, Yaoting Liu und Yushan Zhao. „Spectral-Spatial MLP Network for Hyperspectral Image Super-Resolution“. Remote Sensing 15, Nr. 12 (12.06.2023): 3066. http://dx.doi.org/10.3390/rs15123066.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Jiaojiao, Ruxing Cui, Bo Li, Rui Song, Yunsong Li und Qian Du. „Hyperspectral Image Super-Resolution with 1D–2D Attentional Convolutional Neural Network“. Remote Sensing 11, Nr. 23 (01.12.2019): 2859. http://dx.doi.org/10.3390/rs11232859.
Der volle Inhalt der QuelleCHEN, GUANGYI, SHEN-EN QIAN, JEAN-PIERRE ARDOUIN und WENFANG XIE. „SUPER-RESOLUTION OF HYPERSPECTRAL IMAGERY USING COMPLEX RIDGELET TRANSFORM“. International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing 10, Nr. 03 (Mai 2012): 1250025. http://dx.doi.org/10.1142/s0219691312500257.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Byunghyun, und Soojin Cho. „Hyperspectral Super-Resolution Technique Using Histogram Matching and Endmember Optimization“. Applied Sciences 9, Nr. 20 (19.10.2019): 4444. http://dx.doi.org/10.3390/app9204444.
Der volle Inhalt der QuelleMarquez Castellanos, Miguel Angel, Cesar Augusto Vargas und Henry Arguello. „Compact spatio-spectral algorithm for single image super-resolution in hyperspectral imaging“. Ingeniería e Investigación 36, Nr. 3 (19.12.2016): 117. http://dx.doi.org/10.15446/ing.investig.v36n3.54267.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Zhe, Yinqiang Zheng und Xian-Hua Han. „Deep Unsupervised Fusion Learning for Hyperspectral Image Super Resolution“. Sensors 21, Nr. 7 (28.03.2021): 2348. http://dx.doi.org/10.3390/s21072348.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Xuesong, Youqiang Zhang, Zixian Ge, Guo Cao, Hao Shi und Peng Fu. „Adaptive Nonnegative Sparse Representation for Hyperspectral Image Super-Resolution“. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 14 (2021): 4267–83. http://dx.doi.org/10.1109/jstars.2021.3072044.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Shaolei, Guangyuan Fu, Hongqiao Wang und Yuqing Zhao. „Spectral recovery‐guided hyperspectral super‐resolution using transfer learning“. IET Image Processing 15, Nr. 11 (20.05.2021): 2656–65. http://dx.doi.org/10.1049/ipr2.12253.
Der volle Inhalt der QuelleLu, Xiaochen, Xiaohui Liu, Lei Zhang, Fengde Jia und Yunlong Yang. „Hyperspectral image super-resolution based on attention ConvBiLSTM network“. International Journal of Remote Sensing 43, Nr. 13 (03.07.2022): 5059–74. http://dx.doi.org/10.1080/01431161.2022.2128701.
Der volle Inhalt der QuellePan, Bin, Qiaoying Qu, Xia Xu und Zhenwei Shi. „Structure–Color Preserving Network for Hyperspectral Image Super-Resolution“. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 60 (2022): 1–12. http://dx.doi.org/10.1109/tgrs.2021.3135028.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Qiang, Yuan Yuan und Qi Wang. „Hyperspectral image super-resolution via multi-domain feature learning“. Neurocomputing 472 (Februar 2022): 85–94. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2021.10.041.
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