論文の概要: Multispectral image fusion by super pixel statistics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11329v1
• Date: Tue, 21 Dec 2021 16:19:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-22 14:09:30.958711
• Title: Multispectral image fusion by super pixel statistics
• Title（参考訳）: 超画素統計によるマルチスペクトル画像融合
• Authors: Nati Ofir
• Abstract要約: 近赤外(NIR)融合における可視色RGBの課題に対処する。 RGB画像はシーンの色を捉え、NIRはヘイズや雲の向こうの細部を捉えます。 提案手法は各スペクトルの双方の利点を含む融合を生成するために設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4685355149711299
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multispectral image fusion is a fundamental problem of remote sensing and image processing. This problem is addressed by both classic and deep learning approaches. This paper is focused on the classic solutions and introduces a new novel approach to this family. The proposed method carries out multispectral image fusion based on the content of the fused images. It relies on analysis based on the level of information on segmented superpixels in the fused inputs. Specifically, I address the task of visible color RGB to Near-Infrared (NIR) fusion. The RGB image captures the color of the scene while the NIR captures details and sees beyond haze and clouds. Since each channel senses different information of the scene, their fusion is challenging and interesting. The proposed method is designed to produce a fusion that contains both advantages of each spectra. This manuscript experiments show that the proposed method is visually informative with respect to other classic fusion methods which can be run fastly on embedded devices with no need for heavy computation resources.
• Abstract（参考訳）: マルチスペクトル画像融合はリモートセンシングと画像処理の根本的な問題である。 この問題は古典的アプローチと深層学習アプローチの両方によって解決される。 本稿では,古典的ソリューションに注目し,このファミリーに新しいアプローチを提案する。 提案手法では,融合画像の内容に基づいてマルチスペクトル画像融合を行う。 これは、融合入力におけるセグメント化されたスーパーピクセルの情報レベルに基づく分析に依存する。 具体的には、近赤外(NIR)融合における可視色RGBの課題に対処する。 RGB画像はシーンの色を捉え、NIRはヘイズや雲の向こうの細部を捉えます。 各チャンネルはシーンの異なる情報を感知するので、融合は困難で興味深い。 提案手法は各スペクトルの両方の利点を含む融合を生成するために設計されている。 本提案手法は,重計算リソースを必要とせず,組込みデバイス上で高速に実行できる他の古典的融合手法に対して視覚的に有益であることを示す。

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