Fusion of Hyperspectral and Multispectral Images Based on a Centralized Non-local Sparsity Model of Abundance Maps - Vargas, Edwin; Arias, Kevin; Rojas, Fernando; Arguello, Henry (Tecnura, 2020)
Objetivo: Sistemas de adquisición de imagen hiperespectral (HS) son comúnmente usados en un rango diverso de aplicaciones que involucran tareas de detección y clasificación. Sin embargo, la baja resolución de imágenes hiperespectrales podría limitar el rendimiento de las tareas implicadas en dichas aplicaciones. En los últimos años, fusionar la información de una imagen HS con imágenes multiespectrales (MS) o pancromáticas (PAN) de alta resolución espacial ha sido ampliamente usado para mejorar la resolución espacial. La fusión de imágenes ha sido formulada como un problema inverso cuya solución es una imagen HS, la cual se asume escasa en un diccionario analítico o aprendido. Este trabajo propone un modelo de representación escasa centralizado no local sobre un conjunto de diccionarios aprendidos para regularizar el problema de fusión convencional. Metodología: Los diccionarios son aprendidos a partir los mapas de abundancia estimados para explotar la correlación entre mapas de abundancia y la auto-similitud no local sobre el dominio espacial. Luego, condicionalmente sobre los diccionarios aprendidos, el problema de fusión es solucionado por un algoritmo numérico iterativo y alternante. Resultados: Los resultados experimentales usando datos reales muestra que el método propuesto supera los métodos del estado del arte bajo diferentes métricas cuantitativas. Conclusiones: En este trabajo nosotros proponemos un método de fusion de imágenes espectrales y multiespectrales basado en un representación no-local centralizada escasa en mapas de abundancias. Este modelo permite incluir la redundancia no local en el problema de fusion usando desmezclado espectral y mejorar los resultados de los métodos de fusión basados en modelo de escaces.