A Variational Approach for Fusion of Panchromatic and Multispectral Images Using a New Spatial–Spectral Consistency Term
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Notice bibliographique
Résumé
In this article, we propose a variational approach for fusion of two coregistered high-resolution panchromatic (HRP) and low-resolution multispectral (LRM) images to reach the high-resolution multispectral (HRM) one, i.e., pan-sharpening. In this fusion technique, there is a tradeoff between structural information of an HRP image and spectral information of LRM one. To reconstruct the HRM image, which benefits from the best characteristics of both images, we consider several fidelity terms. The structural fidelity term is used to transfer structural information of an HRP image to HRM one, and a spectral fidelity term is utilized to preserve spectral consistency between HRM and LRM images throughout the fusion process. To reduce the spectral distortion occurred due to the discrepancy between intensity values of HRP and LRM images, a novel spatial-spectral fidelity term is designed to keep the intensity ratio between multispectral and panchromatic pixels in the high-resolution space as the same as the low-resolution space. Moreover, the total variation (TV) regularization term is employed as a prior to promote the sparseness of gradient in HRM bands. These fidelity terms were formulated in a convex optimization problem. However, the structural and TV terms made this optimization problem nondifferentiable. Therefore, we developed an efficient majorization-minimization algorithm for solving the optimization problem. The proposed method applied to three datasets, acquired by WorldView-3, Deimos-2, and QuickBird satellites. To assess the effectiveness of the proposed method, visual analysis, as well as quantitative comparison to various pan-sharpening methods, was carried out. The experimental results suggested that the proposed method outperformed the competitors visually and quantitatively.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle