盲眼 hyperspectral 与 multispectral 图像融合：基于耦合逆问题的统一张量融合框架
最优化与控制
2026-03-13 v1
摘要
Hyperspectral 与 multispectral 图像融合旨在整合低分辨率 hyperspectral 图像 (LR-HSI) 与高分辨率 multispectral 图像 (HR-MSI)，以构建高分辨率 hyperspectral 图像 (HR-HSI)。通常假设空域模糊算子和光谱响应算子为已知先验，但这在实际中极其受限。为克服此限制，本文将盲目融合问题形式化为耦合逆问题，将空域的盲解卷卷积与光谱域的盲解混合相结合。从这一新视角出发，提出一种具备灵活自适应和实时融合能力的统一张量融合框架，无需预训练。进一步引入优化模型，用于联合估计目标 HR-HSI、空域点扩散函数和光谱响应函数。为求解该模型，设计一种带有 Moreau 包络平滑的分部分化交替方向乘子法 (ADMM) 算法，并给出严格的收敛性分析。提出针对融合问题特定特征的初始化估计器。在合成数据和真实数据上的数值比较表明，所提方法在性能上具有显著优势。
引用
@article{arxiv.2603.11530,
title = {Blind Hyperspectral and Multispectral Images Fusion: A Unified Tensor Fusion Framework from Coupled Inverse Problem Perspective},
author = {Ying Gao and Michael K. Ng and Chunfeng cui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.11530},
year = {2026}
}