論文の概要: Variational Zero-shot Multispectral Pansharpening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06633v2
• Date: Thu, 7 Nov 2024 01:14:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 23:02:19.346581
• Title: Variational Zero-shot Multispectral Pansharpening
• Title（参考訳）: 可変ゼロショットマルチスペクトルパンシャーピング
• Authors: Xiangyu Rui, Xiangyong Cao, Yining Li, Deyu Meng,
• Abstract要約: Pansharpeningは、低空間分解能マルチスペクトル画像(LRMS)とパンクロマチック画像(PAN)を融合させて高空間分解能マルチスペクトル画像(HRMS)を生成することを目的としている。 既存のディープラーニングベースの手法は、多くのトレーニングペアに依存するため、適していない。 最適化対象にニューラルネットワークを導入することにより,ゼロショットパンスハーペン方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.881891055500496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pansharpening aims to generate a high spatial resolution multispectral image (HRMS) by fusing a low spatial resolution multispectral image (LRMS) and a panchromatic image (PAN). The most challenging issue for this task is that only the to-be-fused LRMS and PAN are available, and the existing deep learning-based methods are unsuitable since they rely on many training pairs. Traditional variational optimization (VO) based methods are well-suited for addressing such a problem. They focus on carefully designing explicit fusion rules as well as regularizations for an optimization problem, which are based on the researcher's discovery of the image relationships and image structures. Unlike previous VO-based methods, in this work, we explore such complex relationships by a parameterized term rather than a manually designed one. Specifically, we propose a zero-shot pansharpening method by introducing a neural network into the optimization objective. This network estimates a representation component of HRMS, which mainly describes the relationship between HRMS and PAN. In this way, the network achieves a similar goal to the so-called deep image prior because it implicitly regulates the relationship between the HRMS and PAN images through its inherent structure. We directly minimize this optimization objective via network parameters and the expected HRMS image through iterative updating. Extensive experiments on various benchmark datasets demonstrate that our proposed method can achieve better performance compared with other state-of-the-art methods. The codes are available at https://github.com/xyrui/PSDip.
• Abstract（参考訳）: パンシャーペンは、低空間分解能マルチスペクトル画像(LRMS)とパンクロマチック画像(PAN)を融合させることにより、高空間分解能マルチスペクトル画像(HRMS)を生成することを目的としている。 このタスクの最も難しい問題は、to-be-fusedのLRMSとPANのみが利用可能であり、既存のディープラーニングベースのメソッドは多くのトレーニングペアに依存しているため、不適当であることだ。 従来の変分最適化(VO)に基づく手法は、そのような問題に対処するのに適している。 彼らは、研究者が画像関係と画像構造を発見したことに基づく最適化問題に対する規則化と同様に、明示的な融合規則を慎重に設計することに重点を置いている。 本研究では,従来のVO法とは異なり,手作業で設計した手法ではなく,パラメータ化項による複雑な関係を探索する。 具体的には、最適化目的にニューラルネットワークを導入することにより、ゼロショットパンスハーペン方式を提案する。 このネットワークは、HRMSとPANの関係を主に記述したHRMSの表現成分を推定する。 このようにして、ネットワークは、HRMSとPANイメージの関係をその固有の構造を通して暗黙的に規制するため、いわゆるディープイメージと同じような目標を達成する。 我々は,ネットワークパラメータとHRMS画像の反復更新により,この最適化目標を直接最小化する。 各種ベンチマークデータセットの大規模な実験により,提案手法は,他の最先端手法と比較して性能が向上することを示した。 コードはhttps://github.com/xyrui/PSDipで入手できる。

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