Abstract. The fusion of a high-spatial-resolution (HSR) panchromatic band and several multispectral bands with a relative low spatial resolution has become a research focus with the development of HSR remote sensing technology. Previous studies have demonstrated that fused spectra of mixed pixels (MPs) remain mixed, which considerably contributes to spectral distortions observed in fused images produced by most of the current pansharpening methods. Several works have attempted to reduce spectral distortions of fused spectra of MPs to improve the quality of fused products generated by some fusion methods based on component substitution (CS). An image fusion framework for reducing spectral distortions caused by the incorrect fusion of MPs is proposed for both CS and fusion methods based on multiresolution analysis (MRA). Using the proposed framework based on image segmentation, the fused products of two classic MRA-based pansharpening methods were improved by improving the fusion spectra of MPs. The improved fused images were compared with the original fusion products through a fusion experiment using three datasets recorded by WorldView-2, GeoEye-1, and WorldView-3. Experimental results showed that the improved fused products yielded higher Q2n and quality with no reference values and lower relative average spectral error, dimensionless global relative error of synthesis, and spectral angle mapper values than the corresponding original fusion products. This indicates that the proposed image fusion framework is effective for reducing spectral distortions of fused images generated by the two MRA-based fusion methods.

中文翻译：

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考虑混合像素的图像融合框架及其在基于多分辨率分析的全色锐化方法中的应用

摘要。随着HSR遥感技术的发展，一个高空间分辨率（HSR）全色波段与几个空间分辨率相对较低的多光谱波段的融合成为研究热点。先前的研究表明，混合像素 (MP) 的融合光谱仍然是混合的，这在很大程度上导致了在大多数当前全色锐化方法产生的融合图像中观察到的光谱失真。一些工作试图减少 MP 融合光谱的光谱失真，以提高一些基于分量替换 (CS) 的融合方法生成的融合产物的质量。针对 CS 和基于多分辨率分析 (MRA) 的融合方法，提出了一种用于减少由 MP 不正确融合引起的光谱失真的图像融合框架。使用所提出的基于图像分割的框架，通过改进 MP 的融合光谱，改进了两种基于 MRA 的经典全色锐化方法的融合产物。使用 WorldView-2、GeoEye-1 和 WorldView-3 记录的三个数据集，通过融合实验将改进后的融合图像与原始融合产品进行比较。实验结果表明，与相应的原始融合产品相比，改进的融合产品在没有参考值的情况下产生了更高的 Q2n 和质量，并且具有更低的相对平均光谱误差、无量纲的全局合成相对误差和光谱角度映射器值。这表明所提出的图像融合框架对于减少由两种基于 MRA 的融合方法生成的融合图像的光谱失真是有效的。通过改进 MP 的融合光谱，改进了两种基于 MRA 的经典全色锐化方法的融合产物。使用 WorldView-2、GeoEye-1 和 WorldView-3 记录的三个数据集，通过融合实验将改进后的融合图像与原始融合产品进行比较。实验结果表明，与相应的原始融合产品相比，改进的融合产品在没有参考值的情况下产生了更高的 Q2n 和质量，并且具有更低的相对平均光谱误差、无量纲的全局合成相对误差和光谱角度映射器值。这表明所提出的图像融合框架对于减少由两种基于 MRA 的融合方法生成的融合图像的光谱失真是有效的。通过改进 MP 的融合光谱，改进了两种基于 MRA 的经典全色锐化方法的融合产物。使用 WorldView-2、GeoEye-1 和 WorldView-3 记录的三个数据集，通过融合实验将改进后的融合图像与原始融合产品进行比较。实验结果表明，与相应的原始融合产品相比，改进的融合产品在没有参考值的情况下产生了更高的 Q2n 和质量，并且具有更低的相对平均光谱误差、无量纲的全局合成相对误差和光谱角度映射器值。这表明所提出的图像融合框架对于减少由两种基于 MRA 的融合方法生成的融合图像的光谱失真是有效的。使用 WorldView-2、GeoEye-1 和 WorldView-3 记录的三个数据集，通过融合实验将改进后的融合图像与原始融合产品进行比较。实验结果表明，与相应的原始融合产品相比，改进的融合产品在没有参考值的情况下产生了更高的 Q2n 和质量，并且具有更低的相对平均光谱误差、无量纲的全局合成相对误差和光谱角度映射器值。这表明所提出的图像融合框架对于减少由两种基于 MRA 的融合方法生成的融合图像的光谱失真是有效的。使用 WorldView-2、GeoEye-1 和 WorldView-3 记录的三个数据集，通过融合实验将改进后的融合图像与原始融合产品进行比较。实验结果表明，与相应的原始融合产品相比，改进的融合产品在没有参考值的情况下产生了更高的 Q2n 和质量，并且具有更低的相对平均光谱误差、无量纲的全局合成相对误差和光谱角度映射器值。这表明所提出的图像融合框架对于减少由两种基于 MRA 的融合方法生成的融合图像的光谱失真是有效的。实验结果表明，与相应的原始融合产品相比，改进的融合产品在没有参考值的情况下产生了更高的 Q2n 和质量，并且具有更低的相对平均光谱误差、无量纲的全局合成相对误差和光谱角度映射器值。这表明所提出的图像融合框架对于减少由两种基于 MRA 的融合方法生成的融合图像的光谱失真是有效的。实验结果表明，与相应的原始融合产品相比，改进的融合产品在没有参考值的情况下产生了更高的 Q2n 和质量，并且具有更低的相对平均光谱误差、无量纲的全局合成相对误差和光谱角度映射器值。这表明所提出的图像融合框架对于减少由两种基于 MRA 的融合方法生成的融合图像的光谱失真是有效的。