Asymmetric Bidirectional Fusion Network for Remote Sensing Pansharpening

全色胶片 计算机科学 代码本 人工智能 图像分辨率 图像融合 融合 模式识别(心理学) 计算机视觉 管道(软件) 遥感 图像(数学) 地质学 语言学 哲学 程序设计语言
作者
Xin Zhao,Jiayi Guo,Yueting Zhang,Yidi Wu
出处
期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:61: 1-16 被引量:2
标识
DOI:10.1109/tgrs.2023.3296510
摘要

Pansharpening aims to generate a high-resolution multi-spectral (HR-MS) image given a paired panchromatic (PAN) image and low-resolution multi-spectral (LR-MS) image. Though existing pansharpening methods have made remarkable progress, the fusion pipeline does not fully adapt to the distinct characteristics of the PAN and LR-MS images. In this paper, to fully exploit the complementary modality of the two images, we propose a novel and efficient asymmetric bidirectional fusion network (ABFNet). The ABFNet consists of the two customized fusion modules with asymmetric architectures, which aim to reinforce the PAN and LR-MS images respectively. Specifically, the spectral colorization module recalibrates the scale and bias of the PAN features using weights generated by the LR-MS features, which aims to inject spectral information into the PAN features without breaking their spatial continuity. To transfer spatial details from the PAN features into the LR-MS features, the spatial restoration codebook module refines the LR-MS features with point-to-point restoration codebooks learned from the PAN features. By incorporating the two modules in multiple stages, ABFNet enjoys a high capability for capturing both spectral and spatial dependencies. Extensive experiments over multiple satellite datasets demonstrate the effectiveness of the proposed methods.
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