Fugu-MT 論文翻訳(概要): Recent Advances and New Guidelines on Hyperspectral and Multispectral Image Fusion

論文の概要: Recent Advances and New Guidelines on Hyperspectral and Multispectral Image Fusion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03426v1
Date: Sat, 8 Aug 2020 03:05:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-01 12:14:27.991338
Title: Recent Advances and New Guidelines on Hyperspectral and Multispectral Image Fusion
Title（参考訳）: ハイパースペクトル・マルチスペクトル画像融合の最近の進歩と新しいガイドライン
Authors: Renwei Dian, Shutao Li, Bin Sun, and Anjing Guo
Abstract要約: スペクトル分解能の高いハイパースペクトル画像(HSI)は、画像センサの限界のため、しばしば空間分解能の低さに悩まされる。画像融合は、HSIの空間分解能を高めるための効果的で経済的方法である。この研究は、HSI-MSI融合に関する包括的なレビューと新しいガイドラインを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.19813166135363
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Hyperspectral image (HSI) with high spectral resolution often suffers from low spatial resolution owing to the limitations of imaging sensors. Image fusion is an effective and economical way to enhance the spatial resolution of HSI, which combines HSI with higher spatial resolution multispectral image (MSI) of the same scenario. In the past years, many HSI and MSI fusion algorithms are introduced to obtain high-resolution HSI. However, it lacks a full-scale review for the newly proposed HSI and MSI fusion approaches. To tackle this problem,this work gives a comprehensive review and new guidelines for HSI-MSI fusion. According to the characteristics of HSI-MSI fusion methods, they are categorized as four categories, including pan-sharpening based approaches, matrix factorization based approaches, tensor representation based approaches, and deep convolution neural network based approaches. We make a detailed introduction, discussions, and comparison for the fusion methods in each category. Additionally, the existing challenges and possible future directions for the HSI-MSI fusion are presented.
Abstract（参考訳）: 高スペクトル分解能のハイパースペクトル画像(hsi)は、撮像センサーの限界のために、しばしば低空間分解能に苦しむ。画像融合は、HSIと同一シナリオの高分解能マルチスペクトル画像(MSI)を組み合わせた、HSIの空間分解能を高める効果的な経済的方法である。近年,高分解能HSIを得るために多くのHSIとMSI融合アルゴリズムが導入されている。しかし、新たに提案されたHSIとMSIの融合アプローチの完全なレビューはない。この問題に対処するため,本研究はHSI-MSI融合に関する総合的なレビューと新しいガイドラインを提供する。 HSI-MSI融合法の特徴として,パン・シャーピングに基づくアプローチ,行列分解に基づくアプローチ,テンソル表現に基づくアプローチ,深部畳み込みニューラルネットワークに基づくアプローチの4つのカテゴリに分類される。各カテゴリの融合法について, 詳細な紹介, 議論, 比較を行った。さらに,HSI-MSI融合の課題と今後の方向性について述べる。

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