基于片上编码光圈的多光谱增强技术

《Optics & Laser Technology》:Multispectral pansharpening based on on-chip coded apertures

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年05月15日 来源:Optics & Laser Technology 4.6

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  田一毛|郑雷军|姜玉申|姜宇琪|王磊|戴秀斌|朱书进|庄家燕|赵启乐摘要目前,大视场多光谱遥感图像的获取主要依赖于多光谱时延积分(TDI)传感器。通过融合技术,多光谱TDI传感器采集的高分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像可以进行空间-光谱融合,从而生成高分辨率的真彩色遥感图像。然

  
田一毛|郑雷军|姜玉申|姜宇琪|王磊|戴秀斌|朱书进|庄家燕|赵启乐

摘要

目前,大视场多光谱遥感图像的获取主要依赖于多光谱时延积分(TDI)传感器。通过融合技术,多光谱TDI传感器采集的高分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像可以进行空间-光谱融合,从而生成高分辨率的真彩色遥感图像。然而,以往的融合方法通常需要依赖大量的先验知识来建立像素间的映射关系,这导致模型在泛化能力、物理约束性以及可解释性方面存在不足。此外,在处理具有高频细节和复杂纹理的遥感场景(如砾石沙漠和崎岖山脉)时,这些模型重建的图像常常会出现边缘细节模糊和光谱失真的问题。本文提出了一种基于芯片编码孔径的多光谱融合方法,该方法通过在多光谱TDI传感器上集成编码孔径掩模来获取多光谱编码图像,并结合初始化和分组卷积UNet(GCUNET)网络实现高效融合。该方法通过物理编码为像素间映射关系添加了物理约束,使模型能够更好地捕捉高频细节和关键特征,同时提高了其可解释性和鲁棒性。在模拟和真实的多光谱数据集上的大量实验表明,该方法显著优于现有的最先进技术(SOTA),尤其是在其他模型难以处理的复杂遥感场景中表现更为突出。
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