HSIDMamba：探索用于高光谱去噪的双向状态空间模型

通过利用选择性状态空间模型（Mamba）的近乎线性计算复杂性，本文提出了 HSIDMamba（HSDM）用于高光谱图像去噪，利用 HSDM 的连续扫描机制强化了空间 - 光谱相互作用，提高了去噪性能，实验结果表明 HSDM 在性能上超过了最新的变压器架构的效率提升 30%。

HSIMamba是一种使用双向反卷积神经网络路径提取光谱特征的方法，结合了Transformer中的注意机制，提高了分类准确性。在三个数据集上测试表现出色，超过了现有模型。该方法对计算资源有限的环境具有重要价值。