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Mamba-CSNet: Joint CNN and Mamba State-Space Modeling for Hyperspectral Image Compressive Sensing
- “Hyperspectral image compression faces storage and transmission challenges. Mamba CSNet integrates CNN and Mamba's feature enhancement module and two-stage quantization encoding strategy, achieving a PSNR of 38.024 dB at a 1% sampling rate and reducing computational complexity by 11.1%, providing a solution for efficient compression of spaceborne hyperspectral data.”
- Vol. 30, Issue 9, Pages: 2811-2824(2026)
DOI:10.11834/jrs.20266056
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