Fjärranalys hyperspektrala bilder (HSI) är ganska ofta lokalt låg rank, i den meningen att de spektralvektorer som förvärvats från ett givet rumsligt område tillhör en lågdimensionell subrymd/manifold. Detta har nyligen utnyttjats för fusion av HSI med hög rumslig upplösning (MSI) för att erhålla superupplösning HSI. De flesta metoder antar en unmixing eller en matris factorization perspektiv. De härledda metoderna har lett till toppmoderna resultat när spektralinformationen ligger i en lågdimensionell subrymd/manifold. Men om subrymden/manifolddimensionaliteten som spänner över hela datamängden är stor, minskar dessa metoders prestanda främst på grund av att den underliggande glesa regressionen är allvarligt sjukställd. I detta dokument föreslår vi en lokal strategi för att hantera denna svårighet. I grund och botten utnyttjar vi det faktum att den verkliga världen HSI är lokalt låg, för att dela upp bilden i patchar och lösa problemet med datafusion oberoende för varje patch. På detta sätt, i varje patch subrymd/manifold dimensionalitet är tillräckligt låg för att få användbar superupplösning. Vi utforskar två alternativ för att definiera de lokala regionerna, med hjälp av skjutfönster och binära partition träd. Det föreslagna tillvägagångssättets effektivitet illustreras med syntetiska och semireala uppgifter.
Veganzones m.fl. REF föreslog en lokal ordlista inlärningsmetod för att utnyttja lågvärdig egendom för HSI super-upplösning.
Hyperspectral super-resolution of locally low rank images from complementary multisource data
{'venue': 'ICIP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}