光谱超分辨率

基于对抗展开与数据驱动光谱正则化的光谱超分辨率：从多光谱卫星数据到 NASA 高光谱图像

Spectral Super-Resolution via Adversarial Unfolding and Data-Driven Spectrum Regularization: From Multispectral Satellite Data to NASA Hyperspectral Image

把深度展开网络与数据驱动先验网络（PriorNet）结合，并在展开架构中嵌入对抗判别器，使判别器在训练与测试阶段都参与重建；这一「展开对抗学习」思路可迁移到其他病态逆问题（如去噪、去模糊、超分辨率）中，用轻量先验网络替代隐式深度先验以大幅降低 MACs 与参数量。