본 논문은 초고해상도(super-resolution)를 통해 고품질의 초분광 영상(Hyperspectral Images, HSIs)을 향상시키는 연구에 대해 다룬다. 기존의 생성 모델이 가진 메모리 문제, 원격 감지 영상 내 지상 객체의 위상학적/기하학적 구조에 대한 이해 부족, 그리고 복잡한 데이터에 대한 비직관적인 수렴 동작 및 불충분한 생성 품질 등의 문제점을 해결하기 위해, 기하학적 특징을 활용한 웨이블릿 기반 확산 모델(Geometric Enhanced Wavelet-based Diffusion Model, GEWDiff)을 제안한다. 제안된 모델은 4배 초고해상도 HSI 재구성을 목표로 하며, 웨이블릿 기반 인코더-디코더를 활용하여 스펙트럼-공간 정보를 보존하면서 효율적으로 HSI를 잠재 공간으로 압축한다. 또한 기하학적 특징을 보존하는 기하학 기반 확산 프로세스와 안정적인 수렴 및 재구성을 향상시키는 다중 레벨 손실 함수를 통합한다. 그 결과, 충실도, 스펙트럼 정확도, 시각적 사실성 및 선명도 측면에서 최첨단 결과를 달성했다.
