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计算机科学 > 计算机视觉与模式识别

arXiv:2510.15589 (cs)
[提交于 2025年10月17日 ]

标题: 时空图像融合的标准化

标题: Standardization for improved Spatio-Temporal Image Fusion

Authors:Harkaitz Goyena, Peter M. Atkinson, Unai Pérez-Goya, M. Dolores Ugarte
摘要: 时空图像融合(STIF)方法通常需要由不同传感器捕获的具有匹配空间和光谱分辨率的图像集。 为了促进STIF方法的应用,我们提出并比较了两种不同的标准化方法。 第一种方法基于细分辨率图像的传统上采样。 第二种方法是一种称为基于异常的卫星图像标准化(ABSIS)的锐化方法,该方法将细分辨率图像序列中的整体特征与特定粗分辨率图像的独特属性相结合,以生成更接近细分辨率图像聚合结果的图像。 这两种方法都显著提高了非配对时空图像块融合(USTFIP)STIF方法的准确性,其中锐化方法使融合图像的光谱和空间准确性分别提高了最多49.46%和78.40%。
摘要: Spatio-Temporal Image Fusion (STIF) methods usually require sets of images with matching spatial and spectral resolutions captured by different sensors. To facilitate the application of STIF methods, we propose and compare two different standardization approaches. The first method is based on traditional upscaling of the fine-resolution images. The second method is a sharpening approach called Anomaly Based Satellite Image Standardization (ABSIS) that blends the overall features found in the fine-resolution image series with the distinctive attributes of a specific coarse-resolution image to produce images that more closely resemble the outcome of aggregating the fine-resolution images. Both methods produce a significant increase in accuracy of the Unpaired Spatio Temporal Fusion of Image Patches (USTFIP) STIF method, with the sharpening approach increasing the spectral and spatial accuracies of the fused images by up to 49.46\% and 78.40\%, respectively.
主题: 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 计算 (stat.CO)
引用方式: arXiv:2510.15589 [cs.CV]
  (或者 arXiv:2510.15589v1 [cs.CV] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.15589
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Harkaitz Goyena Baroja [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2025 年 10 月 17 日 12:35:35 UTC (10,352 KB)
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