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热谱分布的轮廓细化门框架用于正则化红外图像超分辨率
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内容提要
本研究提出了一种轮廓细化门框架，解决了红外图像超分辨率技术中的模态差异问题。该方法能够恢复红外特征，并保持光谱分布的保真度，实验结果表明其在视觉和感知任务中优于现有模型。
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关键要点
- 本研究提出了一种轮廓细化门框架，解决了红外图像超分辨率技术中的模态差异问题。
- 该方法能够恢复红外特有特征，并保持光谱分布的保真度。
- 采用了一种新的光谱保真损失函数来正则化重建过程。
- 实验结果表明该方法在视觉和感知任务中优于现有模型。
- 显著提升了下游任务中的机器感知能力。
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