Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Cải tiến ghép ảnh và đăng ký ảnh thông qua việc điều chỉnh tổng biến thiên tensor cấu trúc
Tóm tắt
Pansharpening đã được nghiên cứu rộng rãi trong những năm gần đây. Tuy nhiên, một nhược điểm của các phương pháp ghép ảnh đã biết là hiệu suất ghép bị suy giảm bởi lỗi đăng ký. Chúng tôi phát triển một khuôn khổ biến thiên cho việc ghép ảnh và đăng ký đồng thời với phương pháp điều chỉnh tổng biến thiên tensor cấu trúc. Khuôn khổ được đề xuất có thể nắm bắt đầy đủ thông tin bậc nhất của hình ảnh mục tiêu xung quanh một vùng lân cận địa phương và căn chỉnh miền gradient hình ảnh. Một phương pháp tối ưu hóa hiệu quả dựa trên sơ đồ của thuật toán thu hẹp-ngưỡng lặp nhanh (FISTA) được đề xuất để giải quyết mô hình ghép ảnh mục tiêu. Khuôn khổ này bao gồm hai bước chính: (i) ghép ảnh với điều chỉnh tổng biến thiên tensor cấu trúc; (ii) đăng ký ảnh trong miền gradient hình ảnh. Các thí nghiệm rộng rãi chứng minh tính hiệu quả của phương pháp của chúng tôi so với các mô hình ghép ảnh tiên tiến hiện có.
Từ khóa
#pansharpening #đăng ký ảnh #biến thiên tổng tensor cấu trúc #tối ưu hóa #miền gradient hình ảnhTài liệu tham khảo
Zhu XX, Grohnfeldt C, Bamler R (2013) Collaborative sparse image fusion with application to pan-sharpening. In: 2013 18th International conference on digital signal processing (DSP), pp 1–6
Zhu XX, Spiridonova S, Bamler R (2012) A pan-sharpening algorithm based on joint sparsity. In: Tyrrhenian workshop on advances in radar and remote sensing (TyWRRS), pp 177–184
Vivone G, Alparone L, Chanussot J, Dalla Mura M, Garzelli A, Licciardi GA, Restaino R, Wald L (2014) A critical comparison among pansharpening algorithms. IEEE Trans Geosci Remote Sens 53(5):2565–2586. https://doi.org/10.1109/TGRS.2014.2361734
Leung H, Mukhopadhyay SC (2015) Intelligent environmental sensing, vol 13. Springer, Berlin
Zhongliang J, Han P, Yuankai L, Peng D (2018) Non-cooperative target tracking, fusion and control—algorithms and advances. Springer International Publishing, Berlin
Stathaki T (2011) Image fusion: algorithms and applications. Academic Press, Cambridge
Wei Q, Dobigeon N, Tourneret J-Y (2015) Fast fusion of multi-band images based on solving a Sylvester equation. IEEE Trans Image Process 24(11):4109–4121
Pan H, Jing Z, Qiao L, Li M (2018) Visible and infrared image fusion using 0-generalized total variation model. Sci China Inf Sci 61(4):049103
Pan H, Jing Z, Leung H and Li M (2021) Hyperspectral Image Fusion and Multitemporal Image Fusion by Joint Sparsity. In: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol 59, no 9, pp 7887–7900
Garzelli A, Capobianco L, Nencini F (2009) On the effects of pansharpening to target detection. In: 2009 IEEE international geoscience and remote sensing symposium, vol 2, pp II-136–II-139
Ying Y, Han P, Zhongliang J (2019) Fusion object detection of satellite imagery with arbitrary-oriented region convolutional neural network. Aerospace Systems. 2. https://doi.org/10.1007/s42401-019-00033-x
Bovolo F, Bruzzone L, Capobianco L, Garzelli A, Marchesi S, Nencini F (2010) Analysis of the effects of pansharpening in change detection on VHR images. IEEE Geosci Remote Sens Lett 7(1):53-57
Palsson F, Sveinsson JR, Benediktsson JA, Aanaes H (2012) Classification of pansharpened urban satellite images. IEEE J Sel Top Appl Earth Obs Remote Sens 5(1):281–297
Zhu X, Grohnfeldt C, Bamler R (2016) Exploiting joint sparsity for pansharpening: the J-SparseFI algorithm. IEEE Trans Geosci Remote Sens 54(5):2664–2681
Vogel CR (2011) Computational methods for inverse problems. Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia
Shah VP, Younan NH, King RL (2008) An efficient pan-sharpening method via a combined adaptive PCA approach and contourlets. IEEE Trans Geosci Remote Sens 46(5):1323–1335
Rahmani S, Strait M, Merkurjev D, Moeller M, Wittman T (2010) An adaptive IHS pan-sharpening method. IEEE Geosci Remote Sens Lett 7(4):746–750
Nunez J, Otazu X, Fors O, Prades A, Pala V, Arbiol R (1999) Multiresolution-based image fusion with additive wavelet decomposition. IEEE Trans Geosci Remote Sens 37(3):1204–1211
Otazu X, Gonzalez-Audicana M, Fors O, Nunez J (2005) Introduction of sensor spectral response into image fusion methods. Application to wavelet-based methods. IEEE Trans Geosci Remote Sens 43(10):2376–2385
C C, Y L, W L, Sirf HJ (2015) Simultaneous satellite image registration and fusion in a unified framework. IEEE Trans Image Process 24(11):4213–4224
Chen C, Li Y, Liu W, Huang J (2014) Image fusion with local spectral consistency and dynamic gradient sparsity. In: 2014 IEEE conference on computer vision and pattern recognition (CVPR). IEEE, pp 2760–2765
Jun L, Han P, Shuqing C, Zhongliang J (2021) Multiband image fusion using total generalized variation regularization. Aerospace Systems 4:261–267
Parisotto S, Lellmann J, Masnou S, Schonlieb C-B (2020) Higher-order total directional variation: imaging applications. SIAM J Imaging Sci 13(4):2063–2104
Lefkimmiatis S, Roussos A, Maragos P, Unser M (2015) Structure tensor total variation. SIAM J Imaging Sci 8(2):1090–1122
Beck A, Teboulle M (2009) A fast iterative shrinkage-thresholding algorithm for linear inverse problems. SIAM J Imaging Sci 2(1):183–202
Zhou J, Civco DL, Silander JA (1998) A wavelet transform method to merge Landsat TM and SPOT panchromatic data. Int J Remote Sens 19(4):743–757
Gillespie AR, Kahle AB, Walker RE (1986) Color enhancement of highly correlated images, decorrelation and HSI contrast stretches. Remote Sens Environ 20(3):209–235
Haydn R, Dalke GW, Henkel J, Bare JE (1982) Application of the IHS color transform to the processing of multisensor data and image enhancement. In: Proceedings of the international symposium on remote sensing of environment
Simões M, Bioucas-Dias J, Almeida LB, Chanussot J (2015) A convex formulation for hyperspectral image superresolution via subspace-based regularization. IEEE Trans Geosci Remote Sens 53(6):3373–3388
Jagalingam P, Hegde AV (2015) A review of quality metrics for fused image. Aquat Procedia 4:133–142
Zhang L, Zhang L, Mou X, Zhang D (2011) FSIM: a feature similarity index for image quality assessment. IEEE Trans Image Process 20(8):2378–2386. https://doi.org/10.1109/TIP.2011.2109730
Wang Z, Bovik AC (2006) Modern Image Quality Assessment. Synthesis Lectures on Image, Video, and Multimedia Processing, vol 2, no 1, pp 1–156