快速高质量盲多光谱图像全色锐化

盲全色锐化（blind pansharpening）解决如下问题：在无可参数侧信息的情况下，给定一幅低空间分辨率多光谱（LRMS）图像，并以其相关联的空间未对齐高空间分辨率全色（PAN）图像为引导，生成一幅高空间分辨率多光谱（HRMS）图像。本文中，我们提出一种快速的盲全色锐化方法，并取得了最先进的图像重建质量。典型的盲全色锐化算法往往计算密集，因为模糊核与目标 HRMS 图像常使用迭代求解器并以交替方式计算。为实现快速盲全色锐化，我们将模糊核与 HRMS 图像的求解解耦。首先，我们通过计算具有最小全广义变差的核系数来估计模糊核，该核使 PAN 图像的下采样版本模糊以逼近 LRMS 图像通道的线性组合。然后，我们使用局部拉普拉斯先验来正则化每个 HRMS 通道与 PAN 图像之间的关系，从而估计 HRMS 图像的每个通道。HRMS 图像的求解通过在通道间并行以及为每个通道使用快速数值算法而加速。由于我们所采用的快速方案及在模糊核系数（全广义变差）与跨通道关系（局部拉普拉斯先验）上的强先验，数值实验表明我们的算法在计算时间与 HRMS 图像重建质量上均优于最先进的基于模型的同类方法。