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电气工程与系统科学 > 图像与视频处理

arXiv:2501.15937 (eess)
[提交于 2025年1月27日 ]

标题: 基于字典迁移的相似多光谱图像光谱超分辨率补偿方法

标题: Compensation based Dictionary Transfer for Similar Multispectral Image Spectral Super-resolution

Authors:Xiaolin Han, Huan Zhang, Lijuan Niu, Weidong Sun
摘要: 利用从几个相似场景的多光谱和高光谱图像中学习到的光谱字典,仅使用一张多光谱图像就可以重建出所需的高光谱图像。 然而,相似场景与所需高光谱图像之间的差异使得无法直接将训练域中的光谱字典应用于任务域。 为此,本文提出了一种基于补偿矩阵的相似场景多光谱图像光谱超分辨率字典迁移方法,旨在重建更准确的高空间分辨率高光谱图像。 具体而言,通过使用具有相似性约束的补偿矩阵建立光谱字典迁移方案,将训练域中学习到的光谱字典转移到光谱超分辨率域。 随后,在稀疏性和低秩性约束下优化稀疏系数矩阵。 在两个来自不同场景的AVIRIS数据集上的实验结果表明,所提出的方法优于其他相关最先进方法。
摘要: Utilizing a spectral dictionary learned from a couple of similar-scene multi- and hyperspectral image, it is possible to reconstruct a desired hyperspectral image only with one single multispectral image. However, the differences between the similar scene and the desired hyperspectral image make it difficult to directly apply the spectral dictionary from the training domain to the task domain. To this end, a compensation matrix based dictionary transfer method for the similar-scene multispectral image spectral super-resolution is proposed in this paper, trying to reconstruct a more accurate high spatial resolution hyperspectral image. Specifically, a spectral dictionary transfer scheme is established by using a compensation matrix with similarity constraint, to transfer the spectral dictionary learned in the training domain to the spectral super-resolution domain. Subsequently, the sparse coefficient matrix is optimized under sparse and low-rank constraints. Experimental results on two AVIRIS datasets from different scenes indicate that, the proposed method outperforms other related SOTA methods.
评论: 5页。本稿件是完全原创的,截至目前尚未进行版权登记、发表、提交或被其他地方接受发表。
主题: 图像与视频处理 (eess.IV)
引用方式: arXiv:2501.15937 [eess.IV]
  (或者 arXiv:2501.15937v1 [eess.IV] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.15937
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Xiaolin Han [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 1 月 27 日 10:34:37 UTC (2,071 KB)
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