近期，北京理工大学信息与电子学院石岩博士、硕士生谭艾雍、博士后刘娜、李伟训诲、怡然训诲及法国格勒诺布尔-阿尔卑斯大学Jocelyn Chanussot训诲共同合营，冷漠了一种基于混杂圭臬增益总共估量的多光谱全色锐化轨范，考虑效果以《A Pansharpening Method based on Hybrid-Scale Estimation of Injection Gains》为题，发表于顶级期刊电气和电子工程师协会地学与遥感汇刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (IEEE TGRS，影响因子IF: 8.125)。
图 1 多光谱全色锐化暗示图
全色锐化（pansharpening）是多源遥感图像交融中的一项关键时刻。光学遥感卫星频繁在空间分袂率和光谱分袂率上存在制约关系。具体来讲，全色传感用具有高空间分袂率的特色，但由于波段惟一，虚浮光谱分袂能力；而多光谱传感器频繁具有四至八个波段，涵盖了可见光至近红外范围，但每个波段的空间分袂率相对较低。因此，将全色图像与多光谱图像进行交融，大概灵验普及多光谱图像的空间分袂率，从而赢得高质地的遥感影像，如图1所示。
基于加性注入模子的交融轨范是全色锐化范围的一类代表性轨范，其中增益总共的估量是交融关键。现在，绝大多半算法袭取回想轨范进行估量，故需要参考图像（即高空间分袂率的多光谱图像）。研究词，内容中并莫得高空间分袂率的多光谱图像。一种可行决策是在“退化”圭臬下进行估量，行将原始多光谱图像视为参考图像，而总共参与交融的图像须进行空间退化之后再进行增益总共的估量。昭彰，退化弗成幸免地带来信息的亏蚀，同期加多了策画本钱，成为松手内容应用的主要身分之一。
针对上述问题，考虑团队冷漠了一种基于混杂圭臬（hybrid-scale，HS）的增益总共无参估量轨范，该轨范诓骗全尺寸下的全色图像和多光谱图像信息进行估量，从而幸免退化带来的信息亏蚀。在此基础上，冷漠了基于加权最小二乘（WLS）的矫正模子，灵验提高了估量精度。所提轨范在GeoEye-1、WorldView-2/3/4等公开遥感影像数据集上进行了考证。推行效果标明，该轨范在提高空间分袂率的同期，较好地保留了原始多光谱图像的光谱信息，性能目标达到了现在学术界主活水平（见图2，3）。同期，所提轨范具有策画复杂度低的特色，以前可快速部署于内容应用场景。
图2交融视觉效果相比（终末三幅图为所提三种HS模子的效果）
图3 交融数值效果相比（终末三行径所提三种HS模子的效果）
论文联贯：https://ieeexplore.ieee.org/document/10032596
代码联贯：https://github.com/Yan-BITBJ/Pansharp-HS