Abstrakt. Befintliga hyperspektrala bildsystem producerar bilder med låg rumslig upplösning på grund av hårdvarubegränsningar. Vi föreslår en sparsam representation baserad strategi för hyperspektral bild super-upplösning. Det föreslagna tillvägagångssättet extraherar först distinkta reflektionsspektra av scenen från den tillgängliga hyperspektralbilden. Därefter utnyttjas signalen sparhet, icke-negativitet och den rumsliga strukturen i scenen för att förklara en hög-spatial men låg-spektral upplösning bild av samma scen i termer av den extraherade spektra. Detta görs genom att lära sig en gles kod med en algoritm G-SAMP+. Slutligen, den lärda sparse koden används med den extraherade scenspektra för att uppskatta super-upplösning hyperspektral bild. Jämförelse av det föreslagna tillvägagångssättet med de senaste metoderna på både markbaserade och fjärrstyrda offentliga hyperspektrala bilddatabaser visar att den presenterade metoden uppnår den lägsta felfrekvensen på alla testbilder i de tre datauppsättningarna.
Akhtar m.fl. REF presenterade en begränsad och sparsam representation genom att införa icke-negativitet och den rumsliga strukturen för HSI:s superupplösning.
Sparse Spatio-spectral Representation for Hyperspectral Image Super-resolution
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}