To overcome inherent hardware limitations of hyperspectral imaging systems with respect to their spatial resolution, fusion-based hyperspectral image (HSI) super-resolution is attracting increasing attention. This technique aims to fuse a low-resolution (LR) HSI and a conventional high-resolution (HR) RGB image in order to obtain an HR HSI. Recently, deep learning architectures have been used to address the HSI super-resolution problem and have achieved remarkable performance. However, they ignore the degradation model even though this model has a clear physical interpretation and may contribute to improve the performance. We address this problem by proposing a method that, on the one hand, makes use of the linear degradation model in the data-fidelity term of the objective function and, on the other hand, utilizes the output of a convolutional neural network for designing a deep prior regularizer in spectral and spatial gradient domains. Experiments show the performance improvement achieved with this strategy.


翻译:为了克服超光谱成像系统在空间分辨率方面的内在硬件限制,以聚变为基础的超光谱图像超分辨率正在引起越来越多的注意,这一技术旨在结合低分辨率(LR)HSI和传统高分辨率(HR)RGB图像,以便获得HRHSI。最近,利用深层学习结构来解决高光谱成像系统的超分辨率问题,并取得了显著的成绩。然而,它们无视降解模型,尽管这一模型有明确的物理解释,可能有助于改进性能。我们提出一种方法,一方面在目标功能的数据-不易性术语中使用线性降解模型,另一方面利用一个卷变神经网络的输出,在光谱和空间梯度领域设计一个深层的先前常规装置。实验表明,通过这一战略,取得了绩效改进。

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