パンシャープニングのためのブラインドフル解像度品質評価法【JST・京大機械翻訳】

Meng Xiangchao; Bao Kedi; Shu Jinfang; Zhou Bingzhong; Shao Feng; Sun Weiwei; Li Shutao

文献

J-GLOBAL ID：202202230858791981 整理番号：22A0456410

パンシャープニングのためのブラインドフル解像度品質評価法【JST・京大機械翻訳】

A Blind Full-Resolution Quality Evaluation Method for Pansharpening

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資料名：
巻： 60 ページ： ROMBUNNO.5401916.1-16 発行年： 2022年
JST資料番号： H0016B ISSN： 0196-2892 CODEN： IGRSD2 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Pansharpning法は,ほぼ40年間開発された。しかし,完全解像度(FR)でのパンシャープ化画像の品質を定量的に評価する方法は,実際のHR MS参照画像の固有の入手不能のため,この分野における最も議論された話題である。本論文では,パンシャープ化のための新しいブラインドFR品質評価法を提案した。提案方法において,融合画像の空間およびスペクトル歪みに敏感な空間およびスペクトル特徴を包括的に考慮して,オンライン多変量Gauss(MVG)に基づいて共同学習して,評価モデルを構築した。それは,スペクトルスコア,空間スコア,および最終全体的品質スコアの段階的評価よりも,融合画像の品質を直接出力する。最初に,オリジナルのベンチマーク評価モデルを,元の高空間分解能(HR)パンクロマチック(PAN)画像と理想融合とオリジナルマルチスペクトル(MS)画像の間のスペクトル不変仮定から空間特徴に関して確立した。第二に,融合画像のための試験評価モデルを見つける。最後に,融合画像の品質を,試験およびベンチマークモデル間の距離に基づいて測定した。実験結果は,提案した方法の優れた性能を示した。さらに,提案した方法を他の興味深いタスク(例えば,欠測情報によるパンシャープ化のための非参照評価およびハイパースペクトル画像融合のための非参照評価)に一般化することができた。ソースコードはhttps://github.com/yyxhpkq/MQNR上で利用可能である。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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