Solution exacte pour la fusion rapide de données multispectrales et hyperspectrales avec flous non stationnaires
Résumé
Multispectral/hyperspectral data fusion allows the restoration of data with increased spatial and spectral resolutions. A possible approach is to solve an ill-posed inverse problem by minimizing a regularized least squares criterion. This minimization usually requires an iterative gradient-based method, but this paper demonstrates the existence of an explicit solution. Forward models of the imager and the spectrometer are described, the explicit solution is developed, and then an application on simulated data from the James Webb Space Telescope is presented. A potential time saving of a factor of 1 000 is highlighted by the proposed method.
La fusion de données multispectrales-hyperspectrales permet la restauration de données avec des résolutions spatiale et spectrale accrues. Une approche possible est la résolution d'un problème inverse mal posé par la minimisation d'un critère des moindres carrés régularisés. Cette minimisation requiert généralement une méthode itérative basée sur les gradients, mais cet article démontre l'existence d'une solution exacte qui peut être obtenue explicitement. Des modèles directs d'imageur et de spectromètre sont décrits, la solution explicite est développée, puis une application sur des données simulées du James Webb Space Telescope est présentée. Un gain de temps potentiel d'un facteur 1 000 est mis en valeur par la méthode proposée.
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