JP6012408B2 - 辞書を用いてパンクロマチック画像及びマルチスペクトル画像をパンシャープン化する方法 - Google Patents
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Description
辞書学習は、信号をスパースに表すのに用いることができる、一組のベクトル(アトム)を学習するプロセスである。y=Dαによって表される信号y∈Rn×1を考える。ここで、D∈Rn×kは、その列としてアトムを含む辞書であり、α∈Rk×1は表現ベクトルである。辞書を用いて、対象の自然信号のクラスにおいて構造を捕捉する。具体的には、信号をスパースなαによって表すことができる場合、すなわち、Dからの幾つかのアトムの線形結合が、僅かな誤差で信号yを表すことができる場合、その信号は辞書Dにおいてスパースである。ベクトルαの係数のほとんどがゼロであり、非ゼロであるものが非常に少ない場合、ベクトルαはスパースである。
パンシャープン化プロセス160前に、Pan画像及びMS画像が互いに位置合わせされると仮定する。位置合わせは、LR MS画像内のピクセルロケーションと、対応するHR Panパッチ内の対応するピクセルとの間の対応も暗に意味する。例えば、LR MSピクセルのピクセルロケーションは、中でも、HR Panパッチの角部、HR Panパッチの中心、又はパッチ中心付近のピクセルに対応する場合がある。例として、これから、パッチサイズP=Nであり、全体画像をタイル貼りするパッチの右上の角部との対応を考える。
試験データは、Panパッチが重複することを除いて、同様に構築される。
学習済み辞書を所与として、試験データ内の欠落データを予測する。1つのオプションは、辞書学習に基づく画像修復と同様に、欠落データを予測することである。修復は、データが欠落した孤立したパッチを再構成することができる。
EMSは、(M+P2+2)×(M+P2+2)の恒等行列の最初の(M+1)個の行であり、
EPanは、(M+P2+2)×(M+P2+2)の最後の(P2+1)個の行であり、
(オーバーバー)XMSは線形補間されたMS画像のMS特徴を表す。
X、(オーバーバー)XMS、及びXPanは全て同じ数の列を有し、L’は補間されたMS画像のサイズであり、通常NI×NJに等しい。
Claims (15)
- 単一のパンクロマチック(Pan)画像と単一のマルチスペクトル(MS)画像とをパンシャープン化する方法であって、
前記Pan画像及び前記MS画像から、ベクトルの形態で特徴を抽出するステップと、
前記特徴を、欠落値を有しない特徴と、欠落値を有する特徴とに分解するステップと、
前記欠落値を有しない特徴から辞書を学習するステップと、
前記辞書を用いて、前記欠落値を有する特徴の値を予測するステップと、
前記MS画像を、前記予測された値を含む前記Pan画像と合成して合成画像にするステップと、
前記合成画像をパンシャープン化するステップと、
を含み、
前記辞書学習は、
前記各ステップはプロセッサにおいて実行される、単一のパンクロマチック画像と単一のマルチスペクトル画像とをパンシャープン化する方法。 - 前記Pan画像からの前記特徴は該Pan画像のパッチである、請求項1に記載の方法。
- 前記Pan画像の前記パッチは該Pan画像全体を覆う、請求項2に記載の方法。
- 前記Pan画像の前記パッチは該Pan画像全体をタイル貼りする、請求項2に記載の方法。
- 前記MS画像の前記特徴は該MS画像のピクセルの値である、請求項1に記載の方法。
- 前記MS画像のピクセルは前記Pan画像のパッチに対応する、請求項2または5に記載の方法。
- 前記特徴は、前記Pan画像内のパッチ及び前記MS画像の平均値も含む、請求項2または5に記載の方法。
- 前記辞書は信号をスパースに表し、該信号は、前記MS画像及び前記Pan画像からそれぞれ抽出された色特徴及びPan特徴を結合する、請求項1に記載の方法。
- 前記Pan画像及び前記MS画像を互いに位置合わせするステップを更に含む、請求項1に記載の方法。
- 前記トレーニングデータベクトルは、前記Pan画像の特徴ベクトルを、前記MS画像の特徴ベクトルと結合する、請求項1に記載の方法。
- 前記学習は、K−特異値分解(SVD)を用いる、請求項1に記載の方法。
- 欠落データは、前記Pan画像及び前記MS画像において一様分布する、請求項1に記載の方法。
- 前記MS画像は、低解像度(LR)画像であり、補間されたLR MS画像は、高解像度(HR)MS画像の推定値である、請求項1に記載の方法。
- 補間されたMS画像は、雑音レベルに対する制約を有する、前記HR MS画像の雑音のあるものとして用いられる、請求項7に記載の方法。
- 単一のパンクロマチック(Pan)画像と単一のマルチスペクトル(MS)画像とをパンシャープン化する方法であって、
前記Pan画像及び前記MS画像から、ベクトルの形態で特徴を抽出するステップと、
前記特徴を、欠落値を有しない特徴と、欠落値を有する特徴とに分解するステップと、
前記欠落値を有しない特徴から辞書を学習するステップと、
前記辞書を用いて、前記欠落値を有する特徴の値を予測するステップと、
前記MS画像を、前記予測された値を含む前記Pan画像と合成して合成画像にするステップと、
前記合成画像をパンシャープン化するステップと、
を含み、
目的関数
前記各ステップはプロセッサにおいて実行される、単一のパンクロマチック画像と単一のマルチスペクトル画像とをパンシャープン化する方法。
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