스펙트럼 충실도와 공간 향상을 갖춘 생성적 이중 적대적 네트워크를 이용한 고해상도 하이퍼스펙트럼 팬 샤프닝

하이퍼스펙트럼(HS) 팬 샤프닝은 원거리 감지 작업을 위한 HS 이미지의 공간 해상도를 개선하는 데 큰 중요성을 지닙니다. HS 이미지는 풍부한 스펙트럼 내용을 포함하고 있으며, 팬크로매틱(PAN) 이미지는 공간 정보를 제공합니다. HS 팬 샤프닝은 높은 공간 및 스펙트럼 해상도를 모두 갖춘 팬 샤프닝 이미지를 제공할 가능성을 가지고 있습니다. 본 기사에서는 생성적 이중 적대적 네트워크(PS-GDANet)를 기반으로 한 특정 팬 샤프닝 프레임워크를 개발합니다. 특히, 팬 샤프닝 문제는 두 개의 판별기로 해결할 수 있는 이중 작업으로 설명됩니다. 공간 판별기는 팬 샤프닝 이미지의 강도 성분이 PAN 이미지와 가능한 한 일관되도록 강제하며, 스펙트럼 판별기는 원래 HS 이미지의 스펙트럼 정보를 보존하는 데 도움을 줍니다. 심층 네트워크를 설계하는 대신, PS-GDANet은 GAN을 두 개의 판별기로 확장하여 반복 횟수의 일부만으로 고해상도 팬 샤프닝 이미지를 제공합니다. 실험 결과는 PS-GDANet이 질적 및 양적 평가에 있어서 여러 널리 알려진 최첨단 팬 샤프닝 방법보다 우수함을 보여줍니다.