基于代-线性回归模型的多光谱demosaicing用于估计伪泛色图像
Kyeonghoon Jeong1, Sanghoon Kim1, Moon Gi Kang1
1School of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University, Seoul 03722, Republic of Korea.
Sensors (Basel, Switzerland)
|February 10, 2024
概括
这项研究引入了一种新的多光谱demozaicing方法,使用通过代线性回归估计的伪泛色图像 (PPI). 这种方法提高了原始多光谱图像的空间和光谱保真度.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 图像处理 图像处理
- 遥感 遥感 遥感 遥感
背景情况:
- 多光谱摄像头捕获丰富的光谱信息,但需要拆解来重建完整的空间分辨率.
- 现有的demozaicing方法经常在多光谱图像中的光谱保真性和空间细节方面扎.
研究的目的:
- 为多光谱图像提出一个先进的demozaicing方法.
- 在重建的多光谱图像中提高空间和光谱的准确性.
主要方法:
- 使用代线性回归模型估计伪泛色图像 (PPI).
- 使用指导过 (水平和垂直) 来从子样本多谱过阵列 (MSFA) 图像中估计PPI.
- 采用定向插值和对光谱差异的加权总和来进行demozaicing.
主要成果:
- 与最先进的技术相比,拟议的方法显示出更高的性能.
- 实验结果显示,合成和现实世界的多光谱图像的空间和光谱真实性得到了增强.
结论:
- 这种新的demosaicing方法有效地重建高保真多光谱图像.
- PPI估计和随后的插值策略显著提高了拆解精度.
