論文の概要: Fast and High-Quality Blind Multi-Spectral Image Pansharpening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09943v1
• Date: Wed, 17 Mar 2021 23:12:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-19 14:03:56.268090
• Title: Fast and High-Quality Blind Multi-Spectral Image Pansharpening
• Title（参考訳）: 高速・高品位ブラインドマルチスペクトル画像パンシャープ
• Authors: Lantao Yu, Dehong Liu, Hassan Mansour, Petros T. Boufounos
• Abstract要約: ブラインドパンスハーピングへの迅速なアプローチを提案し、最新の画像再構築品質を実現します。 速い盲目のpansharpeningを達成するために、私達はぼかしのカーネルおよびHRMSのイメージの解決を分離します。 アルゴリズムは計算時間と再構成品質の両面で最先端のモデルベースを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.68143888901669
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Blind pansharpening addresses the problem of generating a high spatial-resolution multi-spectral (HRMS) image given a low spatial-resolution multi-spectral (LRMS) image with the guidance of its associated spatially misaligned high spatial-resolution panchromatic (PAN) image without parametric side information. In this paper, we propose a fast approach to blind pansharpening and achieve state-of-the-art image reconstruction quality. Typical blind pansharpening algorithms are often computationally intensive since the blur kernel and the target HRMS image are often computed using iterative solvers and in an alternating fashion. To achieve fast blind pansharpening, we decouple the solution of the blur kernel and of the HRMS image. First, we estimate the blur kernel by computing the kernel coefficients with minimum total generalized variation that blur a downsampled version of the PAN image to approximate a linear combination of the LRMS image channels. Then, we estimate each channel of the HRMS image using local Laplacian prior to regularize the relationship between each HRMS channel and the PAN image. Solving the HRMS image is accelerated by both parallelizing across the channels and by fast numerical algorithms for each channel. Due to the fast scheme and the powerful priors we used on the blur kernel coefficients (total generalized variation) and on the cross-channel relationship (local Laplacian prior), numerical experiments demonstrate that our algorithm outperforms state-of-the-art model-based counterparts in terms of both computational time and reconstruction quality of the HRMS images.
• Abstract（参考訳）: Blind Pansharpeningは、低空間分解能マルチスペクトル (LRMS) 画像が与えられた高空間分解能マルチスペクトル (HRMS) 画像を生成する問題に対処する。 本稿では,ブラインドパンシャーピングへの高速アプローチを提案し,最先端の画像再構成品質を実現する。 典型的なブラインドパンシャーピングアルゴリズムは、ぼやけたカーネルとターゲットのHRMSイメージが反復的な解法を用いて、交互に計算されるため、しばしば計算集約的である。 高速なブラインドパンシャープ化を実現するため,ブラーカーネルの解とHRMS画像の解を分離する。 まず,おおよそLRMS画像チャネルの線形結合を近似するために,PAN画像のサンプル化バージョンをぼかしたカーネル係数を最小の総一般化変動で計算することにより,ボケカーネルを推定する。 そして,各HRMSチャネルとPAN画像の関係を正規化するために,局所ラプラシアンを用いてHRMS画像の各チャネルを推定する。 HRMS画像の解法は、チャネル間の並列化と各チャネルの高速数値アルゴリズムの両方によって加速される。 高速なスキームと強力なプリエントにより,我々はボケカーネル係数 (総一般化変動) とクロスチャネル関係 (局所ラプラシアンプリエント) を用いて数値実験を行い,hrms画像の計算時間と再構成品質の両方において,アルゴリズムが最先端モデルベースよりも優れていることを示した。

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