Hyperspectral Image Super-Resolution via Local Low-Rank and Sparse Representations

高光谱成像 正规化(语言学) 多光谱图像 人工智能 计算机科学 模式识别(心理学) 图像融合 超分辨率 反问题 数学 图像(数学) 秩(图论) 计算机视觉 图像分辨率 组合数学 数学分析
作者
Renwei Dian,Shutao Li,Leyuan Fang,José M. Bioucas‐Dias
标识
DOI:10.1109/igarss.2018.8519213
摘要

Remotely sensed hyperspectral images (HSIs) usually have high spectral resolution but low spatial resolution. A way to increase the spatial resolution of HSIs is to solve a fusion inverse problem, which fuses a low spatial resolution HSI (LR-HSI) with a high spatial resolution multispectral image (HR-MSI) of the same scene. In this paper, we propose a novel HSI super-resolution approach (called LRSR), which formulates the fusion problem as the estimation of a spectral dictionary from the LR-HSI and the respective regression coefficients from both images. The regression coefficients are estimated by formulating a variational regularization problem which promotes local (in the spatial sense) low-rank and sparse regression coefficients. The local regions, where the spectral vectors are low-rank, are estimated by segmenting the HR-MSI. The formulated convex optimization is solved with SALSA. Experiments provide evidence that LRSR is competitive with respect to the state-of-the-art methods.
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