論文の概要: A Generalized Tensor Formulation for Hyperspectral Image Super-Resolution Under General Spatial Blurring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18731v1
- Date: Fri, 27 Sep 2024 13:23:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-01 15:09:41.726260
- Title: A Generalized Tensor Formulation for Hyperspectral Image Super-Resolution Under General Spatial Blurring
- Title（参考訳）: 一般空間ブラリング下におけるハイパースペクトル画像超解像の一般的なテンソル定式化
- Authors: Yinjian Wang, Wei Li, Yuanyuan Gui, Qian Du, James E. Fowler,
- Abstract要約: ハイパースペクトル超解像は、高空間分解能のマルチスペクトル像と高空間分解能のハイパースペクトル像を融合させることが一般的である。
このようなテンソルベース手法では、所望の超解像から観察された超スペクトル画像を生成する空間ブルーリング動作が、独立水平および垂直のぼかしに分離可能であると仮定する。
最近の研究は、このような分離可能な空間劣化は、例えば異方性ぼけを示すような実際のセンサーの動作をモデル化するために不必要であると主張している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.163087502142107
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Hyperspectral super-resolution is commonly accomplished by the fusing of a hyperspectral imaging of low spatial resolution with a multispectral image of high spatial resolution, and many tensor-based approaches to this task have been recently proposed. Yet, it is assumed in such tensor-based methods that the spatial-blurring operation that creates the observed hyperspectral image from the desired super-resolved image is separable into independent horizontal and vertical blurring. Recent work has argued that such separable spatial degradation is ill-equipped to model the operation of real sensors which may exhibit, for example, anisotropic blurring. To accommodate this fact, a generalized tensor formulation based on a Kronecker decomposition is proposed to handle any general spatial-degradation matrix, including those that are not separable as previously assumed. Analysis of the generalized formulation reveals conditions under which exact recovery of the desired super-resolved image is guaranteed, and a practical algorithm for such recovery, driven by a blockwise-group-sparsity regularization, is proposed. Extensive experimental results demonstrate that the proposed generalized tensor approach outperforms not only traditional matrix-based techniques but also state-of-the-art tensor-based methods; the gains with respect to the latter are especially significant in cases of anisotropic spatial blurring.
- Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル超解像は、高空間分解能のマルチスペクトル像と低空間分解能のハイパースペクトル像を融合させることで一般的に達成され、この課題に対する多くのテンソルベースアプローチが近年提案されている。
しかし、そのようなテンソルベース手法では、所望の超解像から観察された超スペクトル画像を生成する空間ブルーリング動作が、独立して水平および垂直のぼかしに分離可能であると仮定する。
最近の研究は、このような分離可能な空間劣化は、例えば異方性ぼけを示すような実際のセンサーの動作をモデル化するために不必要であると主張している。
この事実に対応するために、Kronecker分解に基づく一般化テンソル定式化が提案され、これまでに仮定されたような分離性を持たないものを含む、一般的な空間劣化行列を扱うことができる。
一般化された定式化の解析により、所望の超解像の正確な回復が保証される条件を明らかにし、ブロックワイズグループスパーシティ正規化によって駆動されるそのような回復のための実用的なアルゴリズムを提案する。
一般化テンソル法は, 従来の行列法だけでなく, 最先端テンソル法よりも優れており, 後者に対する利得は, 異方性空間的ぼかしの場合に特に顕著である。
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