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Hyperspectral and multispectral remote sensing image fusion using swingan with joint adaptive spatial-spectral gradient loss function

引用

International Journal of Digital Earth 2023年第1期16卷 3580-3600页

作者： Chunyu Zhu Shangqi Deng Jiaxin Li Ying Zhang Liwei Gong Liangbo Gao Na Ta Shengbo Chen Qiong Wu College of Geo-Exploration Science and Technology Jilin UniversityChangchunPeople’s Republic of China School of Mathematical Sciences University of Electronic Science and Technology of Chin1ChengduPeople’s Republic of China Key Laboratory of Computational Optical Imaging Technology Aerospace Information Research InstituteChinese Academy of SciencesBeijingPeople’s Republic of China College of Resources and Environment University of Chinese Academy of SciencesBeijingPeople’s Republic of China

Hyperspectral remote sensing image(HSI)fusion with multispectral remote sensing images(MSI)improves data resolution.However,current fusion algorithms focus on local information and overlook long-range dependencies.The parameter of network tuning prioritizes global optimization,neglecting spatial and spectral constraints,and limiting spatial and spectral reconstruction capabilities.This study introduces swingan,a fusion network combining Swin Transformer,CNN,and GAN architectures.swingan’s generator employs a detail injection framework to separately extract HSI and MSI features,fusing them to generate spatial residuals.These residuals are injected into the supersampled HSI to produce thefinal image,while a pure CNN architecture acts as the discriminator,enhancing the fusion quality.Additionally,we introduce a new adaptive loss function that improves image fusion accuracy.The loss function uses L1 loss as the content loss,and spatial and spectral gradient loss functions are introduced to improve the spatial representation and spectralfidelity of the fused images.Our experimental results on several datasets demonstrate that swingan outperforms current popular algorithms in both spatial and spectral reconstruction capabilities.The ablation experiments also demonstrate the rationality of the various components of the proposed loss function.

关键词： swingan HSI MSI image fusion spatial gradient loss spectral gradient loss

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