Super-resolução de Imagem Hiperespectral Baseada na Fusão de Correlações Espaciais e Espectrais

A reconstrução de imagens em super-resolução tem sido utilizada para superar a limitação da resolução espacial na imagem hiperespectral (HS). Para melhorar a resolução espacial da imagem HS, este artigo propõe um método de fusão HS-multiespectral (MS), que explora correlações espaciais e espectrais e a devida regularização. A alta correlação espacial entre a imagem MS e a desejada imagem HS de alta resolução é conservada por meio de um dicionário supercompleto, e a degradação espectral entre elas projetada no espaço de esparsidade é aplicada como a restrição espectral. A alta correlação espectral entre a imagem HS de alta resolução espacial e a de baixa resolução espacial é preservada através da desmistificação espectral linear. A ideia de um feedback interativo proposta em nosso trabalho anterior também é utilizada ao lidar com a reconstrução espacial e a desmistificação. A propriedade de baixo rango é introduzida neste artigo para regularizar os coeficientes esparsos da matriz de patches HS, que é utilizada como a restrição espacial. Experimentos em conjuntos de dados simulados e reais demonstram que o algoritmo de fusão proposto alcança distorções espectrais mais baixas e os resultados de super-resolução são superiores aos de outros métodos de última geração.