Algoritmo de fusión de imágenes espectrales en el dominio comprimido para el aumento de la resolución espacio-espectral

Abstract

Los sensores de compresión de imágenes espectrales reducen el número de píxeles muestreados mediante la combinación de información espectral codificada de una escena en proyecciones bidimensionales. Sin embargo, el muestreo de datos comprimidos con alta resolución espacial y alta resolución espectral, simultaneamente, demanda la disposición de sensores de alta resolución, que pueden ser costosos. Este trabajo introduce un modelo que permite fusionar información de diferentes sensores de compresión con alta resolución espacial, pero baja resolución espectral, con la de sensores de alta resolución espectral, pero baja resolución espacial. Basado en este modelo, el proceso de fusión de medidas comprimidas es formulado como un problema inverso; que minimiza una función objetivo definida como la suma de términos cuadráticos de fidelidad con los datos, y terminos de penalización por suavidad y baja densidad; que es resuelto siguiendo el espíritu del método de dirección alternada de multiplicadores (ADMM, de su sigla en inglés). Los parámetros de los diferentes sensores son optimizados y el principio de baja densidad es estudiado para mejorar la calidad de las reconstrucciónes. Los resultados de las simulaciones con datos reales y simulados, con diferentes sistemas de compresión de imágenes, permmiten apreciar la calidad del método de fusión propuesto.