Pansharpening for Incompletely Overlapping Image-pairs via Dictionary Extension
Notice bibliographique
Résumé
There are currently various pansharpening methods to reconstruct a high-spatial-resolution multispectral image (HR-MSI) by fusing a low-spatial-resolution multispectral image (LR-MSI) with a high-spatial-resolution panchromatic image (HR-PAN).However, these methods can only handle situations where HR-MSI and LR-PAN cover the exactly same area, but in real practical situations, HR-PAN usually covers a larger area than the LR-MSI.As a result, these methods can only be used within the overlapping area and cannot reconstruct HR-MSI in the non-overlapping area.To solve this problem, we propose a pansharpening method for incompletely overlapping HR-PAN and LR-MSI image-pairs based on dictionary extension (termed PANDE), which can extend the dictionary learned in the overlapping area to the non-overlapping area, and reconstruct the entire HR-MSI on the entire area covered by the HR-PAN, in the framework of sparse expression.Specifically, in the overlapping area, the fusion model based on decomposition incorporating with the constraints of low-rank and sparsity is used to acquire the spectral dictionary and its associated coefficients matrix.Then, the spectral dictionary learned with the overlapping area will be extended to the non-overlapping area, under the guarantee of spectral similarity between adjacent areas, and its corresponding coefficients matrix will be obtained only using the HR-MSI with a sparse constraint.Finally, the desired HR-MSI can be reconstructed by using the spectral dictionary, the coefficients matrix of the overlapping area and that of the non-overlapping area.Experimental results on different scenes show that, compared with the other related methods, our proposed PANDE achieves a better fusion effect and can solve the problem of their inability to reconstruct HR-MSI in the non-overlapping areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».