A Generalized Tensor Formulation for Hyperspectral Image Super-Resolution Under General Spatial Blurring

要約

ハイパースペクトル超解像は一般に、低空間解像度のハイパースペクトル イメージングと高空間解像度のマルチスペクトル画像を融合することによって実現され、このタスクに対する多くのテンソルベースのアプローチが最近提案されています。
しかし、このようなテンソルベースの方法では、所望の超解像画像から観察されたハイパースペクトル画像を作成する空間ぼかし操作が、独立した水平ぼかしと垂直ぼかしに分離できると想定されています。
最近の研究では、このような分離可能な空間劣化は、たとえば異方性のぼやけを示す可能性のある実際のセンサーの動作をモデル化するには不十分であると主張されています。
この事実に対応するために、以前に想定されていたように分離できないものを含む、あらゆる一般的な空間劣化行列を処理するために、クロネッカー分解に基づく一般化テンソル定式化が提案されています。
一般化された定式化の分析により、所望の超解像画像の正確な回復が保証される条件が明らかになり、ブロック単位のグループスパース正則化によって駆動される、そのような回復のための実用的なアルゴリズムが提案されます。
広範な実験結果は、提案された一般化テンソル手法が従来の行列ベースの手法だけでなく、最先端のテンソルベースの手法よりも優れていることを示しています。
後者に関するゲインは、異方性空間ブラーの場合に特に重要です。

要約(オリジナル)

Hyperspectral super-resolution is commonly accomplished by the fusing of a hyperspectral imaging of low spatial resolution with a multispectral image of high spatial resolution, and many tensor-based approaches to this task have been recently proposed. Yet, it is assumed in such tensor-based methods that the spatial-blurring operation that creates the observed hyperspectral image from the desired super-resolved image is separable into independent horizontal and vertical blurring. Recent work has argued that such separable spatial degradation is ill-equipped to model the operation of real sensors which may exhibit, for example, anisotropic blurring. To accommodate this fact, a generalized tensor formulation based on a Kronecker decomposition is proposed to handle any general spatial-degradation matrix, including those that are not separable as previously assumed. Analysis of the generalized formulation reveals conditions under which exact recovery of the desired super-resolved image is guaranteed, and a practical algorithm for such recovery, driven by a blockwise-group-sparsity regularization, is proposed. Extensive experimental results demonstrate that the proposed generalized tensor approach outperforms not only traditional matrix-based techniques but also state-of-the-art tensor-based methods; the gains with respect to the latter are especially significant in cases of anisotropic spatial blurring.

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