Spectral-Fidelity Convolutional Neural Networks for Hyperspectral Pansharpening

全色胶片 多光谱图像 高光谱成像 计算机科学 卷积神经网络 人工智能 光学(聚焦) 忠诚 图像分辨率 图像融合 模式识别(心理学) 图像(数学) 计算机视觉 光学 电信 物理
作者
Lin He,Jiawei Zhu,Jun Li,Deyu Meng,Jocelyn Chanussot,Antonio Plaza
出处
期刊:IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:13: 5898-5914 被引量:38
标识
DOI:10.1109/jstars.2020.3025040
摘要

Hyperspectral (HS) pansharpening aims at fusing a low-resolution HS (LRHS) image with a panchromatic image to obtain a full-resolution HS image. Most of the existing HS pansharpening approaches are usually based on traditional multispectral pansharpening techniques, which are not especially tailored for two inherent challenges of the HS pansharpening, i.e., much wider spectral range gap between the two kinds of images and having to recover details in many continuous spectral bands simultaneously. In this article, we develop new spectral-fidelity convolutional neural networks (called HSpeNets) for HS pansharpening to keep the fidelity of a pansharpened image to its true spectra as much as possible. Our methods particularly focus on the decomposability of HS details, accordingly synthesizing these details progressively, and meanwhile introduce a spectral-fidelity loss. We give theoretical justifications and provide detailed experimental results, showing the superiorities of the proposed HSpeNets with regard to other state-of-the-art pansharpening approaches.
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