論文の概要: Hyperspectral and multispectral image fusion under spectrally varying spatial blurs -- Application to high dimensional infrared astronomical imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.11868v1
• Date: Thu, 26 Dec 2019 13:58:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-10 08:20:43.341353
• Title: Hyperspectral and multispectral image fusion under spectrally varying spatial blurs -- Application to high dimensional infrared astronomical imaging
• Title（参考訳）: スペクトル変動する空間的ぼかし下におけるハイパースペクトル・マルチスペクトル画像融合 -高次元赤外画像への応用-
• Authors: Claire Guilloteau, Thomas Oberlin, Olivier Bern\'e and Nicolas Dobigeon
• Abstract要約: 本稿では,高スペクトル分解能データバリアントを復元するために,各画像の利点を組み合わせたデータ融合手法を提案する。 我々は、ジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡のシミュレーション観測のリアルな合成データセットで実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.243400478302767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hyperspectral imaging has become a significant source of valuable data for astronomers over the past decades. Current instrumental and observing time constraints allow direct acquisition of multispectral images, with high spatial but low spectral resolution, and hyperspectral images, with low spatial but high spectral resolution. To enhance scientific interpretation of the data, we propose a data fusion method which combines the benefits of each image to recover a high spatio-spectral resolution datacube. The proposed inverse problem accounts for the specificities of astronomical instruments, such as spectrally variant blurs. We provide a fast implementation by solving the problem in the frequency domain and in a low-dimensional subspace to efficiently handle the convolution operators as well as the high dimensionality of the data. We conduct experiments on a realistic synthetic dataset of simulated observation of the upcoming James Webb Space Telescope, and we show that our fusion algorithm outperforms state-of-the-art methods commonly used in remote sensing for Earth observation.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトルイメージングは、過去数十年間、天文学者にとって貴重なデータ源となっている。 現在の計器と観測時間の制約により、高い空間的かつ低いスペクトル分解能を持つマルチスペクトル画像と、低い空間的かつ高いスペクトル分解能を持つハイパースペクトル画像の直接取得が可能になる。 データの科学的解釈を向上させるために,各画像の利点を組み合わせて高スペクトル分解能データキューブを復元するデータ融合法を提案する。 提案された逆問題は、スペクトル変動のぼかしのような天文学機器の特異性を説明する。 周波数領域と低次元部分空間の問題を解くことで高速な実装を提供し、畳み込み演算子とデータの高次元性を効率的に扱う。 我々は、ジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡のシミュレーション観測のリアルな合成データセットの実験を行い、この融合アルゴリズムは地球観測のためのリモートセンシングで一般的に用いられる最先端の手法よりも優れていることを示す。

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