論文の概要: Two-Stage Random Alternation Framework for One-Shot Pansharpening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06576v2
• Date: Fri, 16 May 2025 10:39:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 12:32:17.863372
• Title: Two-Stage Random Alternation Framework for One-Shot Pansharpening
• Title（参考訳）: ワンショットパンシャーピングのための2段階ランダム交換フレームワーク
• Authors: Haorui Chen, Zeyu Ren, Jiaxuan Ren, Ran Ran, Jinliang Shao, Jie Huang, Liangjian Deng,
• Abstract要約: 本稿では,任意のマルチスペクトル(MS)/パンクロマティック(PAN)ペアに対して,インスタンス固有の最適化を行う2段階ランダム交互化フレームワーク(TRA-PAN)を提案する。 TRA-PANは、縮小解像度画像からの強い監督制約とフル解像度画像の物理的特性を効果的に統合する。 実験の結果,TRA-PANは実世界のシナリオにおいて,定量的な測定値と視覚的品質において,最先端(SOTA)手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.385955231193675
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning has substantially advanced pansharpening, achieving impressive fusion quality. However, a prevalent limitation is that conventional deep learning models, which typically rely on training datasets, often exhibit suboptimal generalization to unseen real-world image pairs. This restricts their practical utility when faced with real-world scenarios not included in the training datasets. To overcome this, we introduce a two-stage random alternating framework (TRA-PAN) that performs instance-specific optimization for any given Multispectral(MS)/Panchromatic(PAN) pair, ensuring robust and high-quality fusion. TRA-PAN effectively integrates strong supervision constraints from reduced-resolution images with the physical characteristics of the full-resolution images. The first stage introduces a pre-training procedure, which includes Degradation-Aware Modeling (DAM) to capture spectral degradation mappings, alongside a warm-up procedure designed to reduce training time and mitigate the adverse effects of reduced-resolution data. The second stage employs Random Alternation Optimization (RAO), randomly alternating between reduced- and full-resolution images to refine the fusion model progressively. This adaptive, per-instance optimization strategy, operating in a one-shot manner for each MS/PAN pair, yields superior high-resolution multispectral images. Experimental results demonstrate that TRA-PAN outperforms state-of-the-art (SOTA) methods in quantitative metrics and visual quality in real-world scenarios, underscoring its enhanced practical applicability and robustness.
• Abstract（参考訳）: 深層学習はパンシャーペンが大幅に進歩し、優れた融合品質を実現している。 しかし、一般的な訓練データセットに依存する従来のディープラーニングモデルは、実世界の画像対に最適でない一般化を示すことが多い。 これにより、トレーニングデータセットに含まれない実世界のシナリオに直面した場合、実用性が制限される。 そこで本研究では,任意のMultispectral(MS)/Panchromatic(PAN)ペアに対して,インスタンス固有の最適化を行う2段階ランダム交互化フレームワーク(TRA-PAN)を導入し,堅牢かつ高品質な融合を実現する。 TRA-PANは、縮小解像度画像からの強い監督制約とフル解像度画像の物理的特性を効果的に統合する。 第1ステージでは、スペクトル劣化マッピングを捉えるための劣化認識モデリング(DAM)を含む事前トレーニング手順と、トレーニング時間を短縮し、解像度の低下したデータの悪影響を軽減するために設計されたウォームアップ手順が導入されている。 第2段階ではランダム交代最適化(RAO)を採用し、縮小像とフル解像度像をランダムに交互に交互に交互に融合モデルを改良する。 この適応型/インスタンスごとの最適化戦略は、各MS/PAN対に対してワンショットで動作し、高分解能マルチスペクトル画像を得る。 実験結果から,TRA-PANは実世界のシナリオにおける計測値と視覚的品質において,最先端(SOTA)手法よりも優れており,実用性と堅牢性の向上が示されている。

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