Compact spatio-spectral algorithm for single image super-resolution in hyperspectral imaging

Superresolución basado en una única imagen para imágenes hiperespectrales

Las imágenes hiperespectrales (HSI) son de vital importancia en una amplia gama de aplicaciones, tales como la teledetección, imágenes espaciales, la detección y la exploración de minerales. Desafortunadamente, es difícil adquirir HSI de alta resolución espacio-espectral debido a las limitaciones de los equipos de sensado. Para obtener versiones de HSI de alta calidad se usan técnicas tradicionales de superresolución. Éstas técnicas no permiten el uso directo de la información espacial y espectral que son un factor decisivo para una óptima reconstrucción. En este trabajo se propone la implementación de un novedoso algoritmo de superresolución de una sola imagen hiperespectral. El algoritmo integra la información espacial y espectral en las HSI para realizar una estimación precisa de alta resolución. Esta integración se obtiene mediante el uso de dos tipos de muestreo espacio-espectral y un interpolador tridimensional, que permite aumentar la coherencia de la información inherente en la imagen. Las imágenes resultantes son superiores hasta 2 dB comparas con reconstrucciones obtenidas por enfoques tradicionales.

Introducción

Las imágenes hiperespectrales (HSI) recogen una concatenación de imágenes bidimensionales que conllevan diferentes longitudes de onda en un determinado rango espectral. Así, los píxeles de las imágenes hiperespectrales están representados por vectores cuyas entradas corresponden a la intensidad en las diferentes bandas espectrales. La HSI permite la detección, clasificación e identificación de objetos y rasgos basados en las características espectrales (Chakrabarti, 2011).