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首页> 外文期刊>IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters >An Optimal Use of SCE-UA Method Cooperated With Superpixel Segmentation for Pansharpening
【24h】

An Optimal Use of SCE-UA Method Cooperated With Superpixel Segmentation for Pansharpening

机译：SCE-UA方法与Pansharpening的超棒分段配合使用

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Pansharpening is achieved by inferring spatial details derived from a PANchromatic (PAN) image into its corresponding expanded multispectral (MS) bands. In this letter, we propose to apply an adaptive superpixel-based injection scheme that modulates the PAN details through an optimization procedure. Optimal injection coefficients can be locally estimated by using the shuffled complex evolution developed in the University of Arizona (SCE-UA) algorithm over multiple local segments (i.e., superpixels) resulting from the simple linear iterative clustering (SLIC) method. The performance of the proposed approach is assessed using degraded and real data sets acquired from WorldView-3 and WorldView-4 satellites. Experimental results show the suitability of the proposed adaptive injection scheme compared with other state-of-the-art pansharpening methods in terms of spatial and spectral qualities.
机译：通过推断从膨胀（PAN）图像的空间细节来实现泛泥浆，进入其相应的扩展多光谱（MS）带。 在这封信中，我们建议应用基于自适应的超像素的注射方案，通过优化过程来调制PAN细节。 通过使用简单的线性迭代聚类（SLIC）方法产生的亚利桑那大学（SCE-UA）算法（SCE-UA）算法中开发的亚利桑那州（SCE-UA）算法中的播种复杂进化可以局部估计最佳喷射系数。 使用从WorldView-3和WorldView-4卫星获取的退化和实际数据集进行评估所提出的方法的性能。 实验结果表明，在空间和光谱素质方面，所提出的自适应注射方案的适用性与其他最先进的泛狼平方法相比。

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