論文の概要: Learning deep multiresolution representations for pansharpening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08423v1
• Date: Tue, 16 Feb 2021 19:41:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-18 14:32:13.498059
• Title: Learning deep multiresolution representations for pansharpening
• Title（参考訳）: pansharpening のための深度マルチレゾリューション表現の学習
• Authors: Hannan Adeel and Syed Sohaib Ali and Muhammad Mohsin Riaz and Syed Abdul Mannan Kirmani and Muhammad Imran Qureshi and Junaid Imtiaz
• Abstract要約: 本稿では,異なるスケールでスペクトル特性と空間特性を保持するピラミッド型深層融合フレームワークを提案する。 実験により,提案手法はアートパンシャープニングモデルよりも優れていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.469255274378329
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retaining spatial characteristics of panchromatic image and spectral information of multispectral bands is a critical issue in pansharpening. This paper proposes a pyramid based deep fusion framework that preserves spectral and spatial characteristics at different scales. The spectral information is preserved by passing the corresponding low resolution multispectral image as residual component of the network at each scale. The spatial information is preserved by training the network at each scale with the high frequencies of panchromatic image alongside the corresponding low resolution multispectral image. The parameters of different networks are shared across the pyramid in order to add spatial details consistently across scales. The parameters are also shared across fusion layers within a network at a specific scale. Experiments suggest that the proposed architecture outperforms state of the art pansharpening models. The proposed model, code and dataset is publicly available at https://github.com/sohaibali01/deep_pyramid_fusion.
• Abstract（参考訳）: パンクロマティック画像の空間特性とマルチスペクトル帯のスペクトル情報の保持は、パンシャーピングにおいて重要な問題である。 本稿では,異なるスケールでスペクトル特性と空間特性を保持するピラミッド型深層融合フレームワークを提案する。 対応する低分解能マルチスペクトル画像を各スケールでネットワークの残留成分として通過させてスペクトル情報を保存する。 空間情報は、対応する低解像度マルチスペクトル画像と共に、パンクロマティック画像の高頻度で各スケールでネットワークを訓練することにより保存される。 異なるネットワークのパラメータはピラミッド全体で共有され、スケール間で一貫して空間的詳細を追加する。 パラメータはまた、特定のスケールでネットワーク内の融合層間で共有されます。 実験により,提案手法はアートパンシャープニングモデルよりも優れていることが示唆された。 提案されたモデル、コード、データセットはhttps://github.com/sohaibali01/deep_pyramid_fusionで公開されている。

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