論文の概要: Panchromatic and Multispectral Image Fusion via Alternating Reverse Filtering Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08181v1
• Date: Sat, 15 Oct 2022 03:56:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 20:59:31.275155
• Title: Panchromatic and Multispectral Image Fusion via Alternating Reverse Filtering Network
• Title（参考訳）: 交互逆フィルタネットワークによるパンクロマティック・マルチスペクトル画像融合
• Authors: Keyu Yan and Man Zhou and Jie Huang and Feng Zhao and Chengjun Xie and Chongyi Li and Danfeng Hong
• Abstract要約: パンシャーペニング(英: Pan-sharpening)とは、空間領域における低分解能(LR)マルチスペクトル(MS)画像の超解像である。 そこで本研究では,パンシャーピングのための簡易かつ効果的なテキスト代替逆フィルタリングネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.74842833472348
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Panchromatic (PAN) and multi-spectral (MS) image fusion, named Pan-sharpening, refers to super-resolve the low-resolution (LR) multi-spectral (MS) images in the spatial domain to generate the expected high-resolution (HR) MS images, conditioning on the corresponding high-resolution PAN images. In this paper, we present a simple yet effective \textit{alternating reverse filtering network} for pan-sharpening. Inspired by the classical reverse filtering that reverses images to the status before filtering, we formulate pan-sharpening as an alternately iterative reverse filtering process, which fuses LR MS and HR MS in an interpretable manner. Different from existing model-driven methods that require well-designed priors and degradation assumptions, the reverse filtering process avoids the dependency on pre-defined exact priors. To guarantee the stability and convergence of the iterative process via contraction mapping on a metric space, we develop the learnable multi-scale Gaussian kernel module, instead of using specific filters. We demonstrate the theoretical feasibility of such formulations. Extensive experiments on diverse scenes to thoroughly verify the performance of our method, significantly outperforming the state of the arts.
• Abstract（参考訳）: パンクロマティック(PAN)およびマルチスペクトル(MS)画像融合(Pan-Sharpening)は、空間領域内の低分解能(LR)マルチスペクトル(MS)画像を超解して、高分解能(HR)MS画像を生成し、対応する高分解能(PAN)画像に条件付けする。 本稿では,パンシャーピングのためのシンプルだが効果的な逆フィルタリングネットワークを提案する。 従来の逆フィルタリングに着想を得て,lr ms と hr ms を解釈可能な方法で融合させ,パンシャープ化を交互に反復的な逆フィルタリングプロセスとして定式化する。 十分に設計された事前と分解の前提を必要とする既存のモデル駆動の方法とは異なり、逆フィルタリングプロセスは事前に定義された正確な事前への依存を避ける。 距離空間上の縮尺写像による反復過程の安定性と収束を保証するため,特定のフィルタを使わずに学習可能なマルチスケールガウスカーネルモジュールを開発した。 このような定式化の理論的実現可能性を示す。 本手法の性能を徹底的に検証するため,多彩な場面での広範囲な実験を行った。

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