Abstract-Data som tillhandahålls av de flesta optiska jordobservationssatelliter som IKONOS, QuickBird och GeoEye består av en pankromatisk kanal med hög rumslig upplösning (HR) och flera multispektrala kanaler vid en lägre rumslig upplösning (LR). Sammansmältningen av en HR-pankromatisk och motsvarande LR-spektralkanaler kallas "pan-sharpening". Det syftar till att få en HR multispektral bild. I detta dokument föreslår vi en ny pan-sharpening metod som heter Sparse Fusion of Images (SparseFI, uttalad som "sparsify"). SparseFI bygger på den kompressiva sensorteorin och utforskar den glesa representationen av HR/LR multispektrala bildplåster i ordboksparen som är inträngda från den pankromatiska bilden och dess nedsumpade LR-version. Jämfört med konventionella metoder "lär sig" från, d.v.s. anpassar sig till, data och har i allmänhet bättre prestanda än befintliga metoder. På grund av det faktum att SparseFI-metoden inte antar någon spektral sammansättning modell av den pankromatiska bilden och på grund av super-upplösning kapacitet och robusthet av glesa signal rekonstruktion algoritmer, ger det högre rumslig upplösning och, i de flesta fall, mindre spektral distorsion jämfört med de konventionella metoderna.
Zhu och Bamler föreslog en ny pan-sharpening metod som heter Sparse Fusion of Images (SparseFI) REF, som utforskar den glesa representationen av MS-bildpatcher i en ordbok tränas endast från PAN-avbildningen.
A Sparse Image Fusion Algorithm With Application to Pan-Sharpening
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}