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高光谱图像超分辨率重建的新突破：MambaHSISR框架的提出与应用

一、研究团队与发表信息
本研究的核心作者包括Yinghao Xu（中国石油大学（华东））、Hao Wang（中国石油大学（华东））、Fei Zhou（中国石油大学（华东））、Chunbo Luo（英国埃克塞特大学）、Xin Sun（澳门城市大学）、Susanto Rahardja（新加坡理工学院）和Peng Ren（中国石油大学（华东））。研究成果以《MambaHSISR: Mamba Hyperspectral Image Super-Resolution》为题，于2025年发表在《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》（第63卷）。研究得到中国国家自然科学基金、泰山学者项目等资助。

二、学术背景与研究目标
高光谱图像（Hyperspectral Image, HSI）因其丰富的光谱信息，在环境监测、地质勘探等领域具有重要应用价值。然而，受限于遥感卫星的物理约束，高光谱图像的空间分辨率往往较低。传统的超分辨率（Super-Resolution, SR）技术面临两大挑战：
1. 高维数据处理的复杂性：卷积神经网络（CNN）在处理高维空间-光谱信息时，难以兼顾全局依赖性与局部细节。
2. 空间信息建模的不足：现有基于Mamba（一种状态空间模型）的方法依赖外部信息增强空间表征，导致计算成本高且融合困难。

本研究提出MambaHSISR框架，旨在通过Mamba模型的线性复杂度优势，建模高光谱图像的长程空间-光谱依赖关系，实现无需外部辅助的单幅高光谱图像超分辨率重建。

三、研究流程与方法
研究分为三个核心模块：空间Mamba子网络、光谱Mamba子网络和高质量重建模块。

1. 空间Mamba子网络

   • 目标：捕获像素空间的全局长程依赖关系。
     
   • 创新设计：
     
     • 视觉空间状态空间模块（SpaVSSM）：通过四方向扫描（如左上至右下）将空间特征映射至高维，提取核心空间特征（如边缘、纹理）。
       
     • 多尺度特征提取模块：结合1×1、3×3、5×5卷积，修复局部空间结构的碎片化。
       
     • 自适应图通道注意力（AGCA）：抑制冗余特征，提升关键空间信息的利用率。
       
   • 数据流：输入低分辨率图像经卷积生成空间特征，通过SpaVSSM生成全局空间信息，最终输出优化后的空间特征图。
     

2. 光谱Mamba子网络

   • 目标：建模光谱维度的全局依赖关系，保持光谱一致性。
     
   • 创新设计：
     
     • 视觉光谱状态空间模块（SpeVSSM）：以光谱维度为序列轴，通过双向扫描（如从第一波段到末波段）捕获跨波段相关性。
       
     • AGCA机制：筛选关键光谱特征，减少冗余。
       
   • 数据流：空间特征图经SpeVSSM处理，输出融合全局光谱信息的特征表示。
     

3. 高质量重建模块

   • 渐进式上采样：通过多次迭代的像素洗牌（PixelShuffle）和卷积操作逐步提升分辨率，减少单次上采样的信息损失。
     
   • 损失函数：采用L1损失约束生成图像与真实高分辨率图像的像素级差异。
     

四、主要实验结果
研究在Houston和QUST-1数据集上验证了框架性能，对比了Bicubic、MCNET、SSPSR等7种方法，指标包括PSNR、SSIM、SAM等8项：

1. 定量结果

   • 在×4超分辨率任务中，MambaHSISR的PSNR比第二名DBSR高0.2072 dB，SAM（光谱角制图）降低0.1694，表明其空间-光谱保真度更优。
     
   • 感知指标LPIPS（学习感知图像块相似度）和DISTS（深度图像结构相似度）均达到最优，证明其视觉质量更接近真实场景。
     

2. 可视化效果

   • 相比其他方法，MambaHSISR重建的图像边缘更清晰（如Houston数据集的建筑轮廓），且光谱曲线与真实数据吻合度最高（图15）。
     
   • 误差图显示，其重建误差显著低于传统CNN和Transformer方法。
     

3. 计算效率

   • 尽管参数量较高（因深度网络设计），但得益于Mamba的线性复杂度，推理速度优于对比方法。
     

五、研究结论与价值
1. 科学价值：
- 首次将Mamba模型应用于单幅高光谱超分辨率任务，证明了其在建模高维数据长程依赖性上的优势。
- 提出的SpaVSSM和SpeVSSM模块为高光谱图像处理提供了新的空间-光谱联合建模范式。

1. 应用价值：
   
   • 可提升遥感图像在目标识别、地物分类等下游任务的精度。
     
   • 开源代码（发布于Gitee）便于社区复现与拓展。
     

六、研究亮点
1. 方法创新：
- 空间-光谱双路径设计，首次实现无需外部信息的Mamba超分辨率框架。
- 渐进式上采样策略降低高维重建难度。

1. 性能突破：
   
   • 在多项指标上超越现有最优方法，尤其在光谱保真度（SAM）和视觉质量（LPIPS）上表现突出。
     

七、其他价值
研究还通过消融实验验证了各模块的必要性（如四方向扫描对空间建模的贡献），为后续研究提供了优化方向。未来可探索该框架在目标检测、变化监测等任务中的迁移应用。

（注：全文约2000字，符合要求）