Articles de revues sur le sujet « Multispectral pansharpening »
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Choi, Jaewan, Honglyun Park et Doochun Seo. « Pansharpening Using Guided Filtering to Improve the Spatial Clarity of VHR Satellite Imagery ». Remote Sensing 11, no 6 (15 mars 2019) : 633. http://dx.doi.org/10.3390/rs11060633.
Texte intégralLiu, Junmin, Jing Ma, Rongrong Fei, Huirong Li et Jiangshe Zhang. « Enhanced Back-Projection as Postprocessing for Pansharpening ». Remote Sensing 11, no 6 (25 mars 2019) : 712. http://dx.doi.org/10.3390/rs11060712.
Texte intégralWang, Wenqing, Zhiqiang Zhou, Xiaoqiao Zhang, Tu Lv, Han Liu et Lili Liang. « DiTBN : Detail Injection-Based Two-Branch Network for Pansharpening of Remote Sensing Images ». Remote Sensing 14, no 23 (2 décembre 2022) : 6120. http://dx.doi.org/10.3390/rs14236120.
Texte intégralPérez-Bueno, Fernando, Miguel Vega, Javier Mateos, Rafael Molina et Aggelos K. Katsaggelos. « Variational Bayesian Pansharpening with Super-Gaussian Sparse Image Priors ». Sensors 20, no 18 (16 septembre 2020) : 5308. http://dx.doi.org/10.3390/s20185308.
Texte intégralHe, Lin, Dahan Xi, Jun Li et Jiawei Zhu. « A Spectral-Aware Convolutional Neural Network for Pansharpening ». Applied Sciences 10, no 17 (22 août 2020) : 5809. http://dx.doi.org/10.3390/app10175809.
Texte intégralGuo, Yecai, Fei Ye et Hao Gong. « Learning an Efficient Convolution Neural Network for Pansharpening ». Algorithms 12, no 1 (8 janvier 2019) : 16. http://dx.doi.org/10.3390/a12010016.
Texte intégralYang, Yong, Wei Tu, Shuying Huang et Hangyuan Lu. « PCDRN : Progressive Cascade Deep Residual Network for Pansharpening ». Remote Sensing 12, no 4 (19 février 2020) : 676. http://dx.doi.org/10.3390/rs12040676.
Texte intégralCao, Xiangyong, Yang Chen et Wenfei Cao. « Proximal PanNet : A Model-Based Deep Network for Pansharpening ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 1 (28 juin 2022) : 176–84. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i1.19892.
Texte intégralLi, X. J., H. W. Yan, S. W. Yang, L. Kang et X. M. Lu. « MULTISPECTRAL PANSHARPENING APPROACH USING PULSE-COUPLED NEURAL NETWORK SEGMENTATION ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-3 (30 avril 2018) : 961–65. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-3-961-2018.
Texte intégralLi, Xiaojun, Haowen Yan, Weiying Xie, Lu Kang et Yi Tian. « An Improved Pulse-Coupled Neural Network Model for Pansharpening ». Sensors 20, no 10 (12 mai 2020) : 2764. http://dx.doi.org/10.3390/s20102764.
Texte intégralAbdolahpoor, Asma, et Peyman Kabiri. « New texture-based pansharpening method using wavelet packet transform and PCA ». International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing 18, no 04 (7 mai 2020) : 2050025. http://dx.doi.org/10.1142/s0219691320500253.
Texte intégralLolli, Simone, Luciano Alparone, Andrea Garzelli et Gemine Vivone. « Haze Correction for Contrast-Based Multispectral Pansharpening ». IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 14, no 12 (décembre 2017) : 2255–59. http://dx.doi.org/10.1109/lgrs.2017.2761021.
Texte intégralGolub, Y. I. « Evaluation of the results of pansharpening multispectral images ». «System analysis and applied information science», no 2 (27 juin 2022) : 10–19. http://dx.doi.org/10.21122/2309-4923-2022-2-10-19.
Texte intégralNie, Zihao, Lihui Chen, Seunggil Jeon et Xiaomin Yang. « Spectral-Spatial Interaction Network for Multispectral Image and Panchromatic Image Fusion ». Remote Sensing 14, no 16 (21 août 2022) : 4100. http://dx.doi.org/10.3390/rs14164100.
Texte intégralBaiocchi, V., A. Bianchi, C. Maddaluno et M. Vidale. « PANSHARPENING TECHNIQUES TO DETECT MASS MONUMENT DAMAGING IN IRAQ ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-5/W1 (15 mai 2017) : 121–26. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-5-w1-121-2017.
Texte intégralWang, Wenqing, Zhiqiang Zhou, Han Liu et Guo Xie. « MSDRN : Pansharpening of Multispectral Images via Multi-Scale Deep Residual Network ». Remote Sensing 13, no 6 (21 mars 2021) : 1200. http://dx.doi.org/10.3390/rs13061200.
Texte intégralSong, Qun, Chen Ding, Junhua Ren, Lili Liu et Hangyuan Lu. « An Adaptive Injection Model for Pansharpening ». Computational Intelligence and Neuroscience 2023 (24 janvier 2023) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2023/4874974.
Texte intégralTsukamoto, Naoko, Yoshihiro Sugaya et Shinichiro Omachi. « Pansharpening by Complementing Compressed Sensing with Spectral Correction ». Applied Sciences 10, no 17 (21 août 2020) : 5789. http://dx.doi.org/10.3390/app10175789.
Texte intégralJin, Zi-Rong, Tian-Jing Zhang, Tai-Xiang Jiang, Gemine Vivone et Liang-Jian Deng. « LAGConv : Local-Context Adaptive Convolution Kernels with Global Harmonic Bias for Pansharpening ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 1 (28 juin 2022) : 1113–21. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i1.19996.
Texte intégralAmro, Israa, et Javier Mateos. « Multispectral image pansharpening based on the contourlet transform ». Journal of Physics : Conference Series 206 (1 février 2010) : 012031. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/206/1/012031.
Texte intégralChen, Liuqing, Xiaofeng Zhang et Hongbing Ma. « Sparse representation over shared coefficients in multispectral pansharpening ». Tsinghua Science and Technology 23, no 3 (juin 2018) : 315–22. http://dx.doi.org/10.26599/tst.2018.9010088.
Texte intégralKaplan, N. H., et I. Erer. « Pansharpening of Multispectral Satellite Images via Lattice Structures ». International Journal of Computer Applications 140, no 7 (15 avril 2016) : 9–14. http://dx.doi.org/10.5120/ijca2016909366.
Texte intégralAlparone, Luciano, Stefano Baronti, Bruno Aiazzi et Andrea Garzelli. « Spatial Methods for Multispectral Pansharpening : Multiresolution Analysis Demystified ». IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 54, no 5 (mai 2016) : 2563–76. http://dx.doi.org/10.1109/tgrs.2015.2503045.
Texte intégralWang, Wenqing, Han Liu et Guo Xie. « Pansharpening of WorldView-2 Data via Graph Regularized Sparse Coding and Adaptive Coupled Dictionary ». Sensors 21, no 11 (21 mai 2021) : 3586. http://dx.doi.org/10.3390/s21113586.
Texte intégralJin, Cheng, Liang-Jian Deng, Ting-Zhu Huang et Gemine Vivone. « Laplacian pyramid networks : A new approach for multispectral pansharpening ». Information Fusion 78 (février 2022) : 158–70. http://dx.doi.org/10.1016/j.inffus.2021.09.002.
Texte intégralKaplan, N. H., et I. Erer. « Bilateral Filtering-Based Enhanced Pansharpening of Multispectral Satellite Images ». IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 11, no 11 (novembre 2014) : 1941–45. http://dx.doi.org/10.1109/lgrs.2014.2314389.
Texte intégralGarzelli, Andrea. « Pansharpening of Multispectral Images Based on Nonlocal Parameter Optimization ». IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 53, no 4 (avril 2015) : 2096–107. http://dx.doi.org/10.1109/tgrs.2014.2354471.
Texte intégralYin, Junru, Jiantao Qu, Le Sun, Wei Huang et Qiqiang Chen. « A Local and Nonlocal Feature Interaction Network for Pansharpening ». Remote Sensing 14, no 15 (4 août 2022) : 3743. http://dx.doi.org/10.3390/rs14153743.
Texte intégralLiu, Qin, Letong Han, Rui Tan, Hongfei Fan, Weiqi Li, Hongming Zhu, Bowen Du et Sicong Liu. « Hybrid Attention Based Residual Network for Pansharpening ». Remote Sensing 13, no 10 (18 mai 2021) : 1962. http://dx.doi.org/10.3390/rs13101962.
Texte intégralLi, Weisheng, Minghao Xiang et Xuesong Liang. « MDCwFB : A Multilevel Dense Connection Network with Feedback Connections for Pansharpening ». Remote Sensing 13, no 11 (5 juin 2021) : 2218. http://dx.doi.org/10.3390/rs13112218.
Texte intégralSu, Haonan, Haiyan Jin et Ce Sun. « Deep Pansharpening via 3D Spectral Super-Resolution Network and Discrepancy-Based Gradient Transfer ». Remote Sensing 14, no 17 (29 août 2022) : 4250. http://dx.doi.org/10.3390/rs14174250.
Texte intégralWang, Yazhen, Guojun Liu, Rui Zhang et Junmin Liu. « A Two-Stage Pansharpening Method for the Fusion of Remote-Sensing Images ». Remote Sensing 14, no 5 (24 février 2022) : 1121. http://dx.doi.org/10.3390/rs14051121.
Texte intégralJiao, Jiao, Lingda Wu et Kechang Qian. « A Segmentation-Cooperated Pansharpening Method Using Local Adaptive Spectral Modulation ». Electronics 8, no 6 (17 juin 2019) : 685. http://dx.doi.org/10.3390/electronics8060685.
Texte intégralLiu, Xuan, Ping Tang, Xing Jin et Zheng Zhang. « From Regression Based on Dynamic Filter Network to Pansharpening by Pixel-Dependent Spatial-Detail Injection ». Remote Sensing 14, no 5 (3 mars 2022) : 1242. http://dx.doi.org/10.3390/rs14051242.
Texte intégralLiu, Junmin, Yunqiao Feng, Changsheng Zhou et Chunxia Zhang. « PWNet : An Adaptive Weight Network for the Fusion of Panchromatic and Multispectral Images ». Remote Sensing 12, no 17 (29 août 2020) : 2804. http://dx.doi.org/10.3390/rs12172804.
Texte intégralSiok, Katarzyna, Ireneusz Ewiak et Agnieszka Jenerowicz. « Multi-Sensor Fusion : A Simulation Approach to Pansharpening Aerial and Satellite Images ». Sensors 20, no 24 (11 décembre 2020) : 7100. http://dx.doi.org/10.3390/s20247100.
Texte intégralArienzo, Alberto, Luciano Alparone, Andrea Garzelli et Simone Lolli. « Advantages of Nonlinear Intensity Components for Contrast-Based Multispectral Pansharpening ». Remote Sensing 14, no 14 (8 juillet 2022) : 3301. http://dx.doi.org/10.3390/rs14143301.
Texte intégralLi, Hui, Linhai Jing, Yunwei Tang et Haifeng Ding. « An Improved Pansharpening Method for Misaligned Panchromatic and Multispectral Data ». Sensors 18, no 2 (11 février 2018) : 557. http://dx.doi.org/10.3390/s18020557.
Texte intégralZhiqiang Zhou, Silong Peng, Bo Wang, Zhihui Hao et Shaolin Chen. « An Optimized Approach for Pansharpening Very High Resolution Multispectral Images ». IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 9, no 4 (juillet 2012) : 735–39. http://dx.doi.org/10.1109/lgrs.2011.2180504.
Texte intégralVivone, Gemine, Rocco Restaino, Mauro Dalla Mura, Giorgio Licciardi et Jocelyn Chanussot. « Contrast and Error-Based Fusion Schemes for Multispectral Image Pansharpening ». IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 11, no 5 (mai 2014) : 930–34. http://dx.doi.org/10.1109/lgrs.2013.2281996.
Texte intégralHu, Jie, Zhi He et Jiemin Wu. « Deep Self-Learning Network for Adaptive Pansharpening ». Remote Sensing 11, no 20 (16 octobre 2019) : 2395. http://dx.doi.org/10.3390/rs11202395.
Texte intégralRaimundo, Javier, Serafin Lopez-Cuervo Medina, Juan F. Prieto et Julian Aguirre de Mata. « Super Resolution Infrared Thermal Imaging Using Pansharpening Algorithms : Quantitative Assessment and Application to UAV Thermal Imaging ». Sensors 21, no 4 (10 février 2021) : 1265. http://dx.doi.org/10.3390/s21041265.
Texte intégralXie, Yuchen, Wei Wu, Haiping Yang, Ning Wu et Ying Shen. « Detail Information Prior Net for Remote Sensing Image Pansharpening ». Remote Sensing 13, no 14 (16 juillet 2021) : 2800. http://dx.doi.org/10.3390/rs13142800.
Texte intégralHuang, Weiwei, Yan Zhang, Jianwei Zhang et Yuhui Zheng. « Convolutional Neural Network for Pansharpening with Spatial Structure Enhancement Operator ». Remote Sensing 13, no 20 (11 octobre 2021) : 4062. http://dx.doi.org/10.3390/rs13204062.
Texte intégralSingh, Preeti, Sarvpal Singh et Marcin Paprzycki. « DICO : Dingo coot optimization-based ZF net for pansharpening ». International Journal of Knowledge-based and Intelligent Engineering Systems 26, no 4 (15 mars 2023) : 271–88. http://dx.doi.org/10.3233/kes-221530.
Texte intégralLiu, Qingsheng, Chong Huang et He Li. « Quality Assessment by Region and Land Cover of Sharpening Approaches Applied to GF-2 Imagery ». Applied Sciences 10, no 11 (26 mai 2020) : 3673. http://dx.doi.org/10.3390/app10113673.
Texte intégralRaimundo, J., S. Lopez-Cuervo Medina et J. F. Prieto. « RESOLUTION ENHANCEMENT OF INFRARED THERMAL IMAGING BY PANSHARPENING ALGORITHMS ». International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLVI-M-1-2021 (28 août 2021) : 593–99. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlvi-m-1-2021-593-2021.
Texte intégralWu, Yuanyuan, Siling Feng, Cong Lin, Haijie Zhou et Mengxing Huang. « A Three Stages Detail Injection Network for Remote Sensing Images Pansharpening ». Remote Sensing 14, no 5 (22 février 2022) : 1077. http://dx.doi.org/10.3390/rs14051077.
Texte intégralWang, Dong, Ying Li, Li Ma, Zongwen Bai et Jonathan Chan. « Going Deeper with Densely Connected Convolutional Neural Networks for Multispectral Pansharpening ». Remote Sensing 11, no 22 (7 novembre 2019) : 2608. http://dx.doi.org/10.3390/rs11222608.
Texte intégralMateos, Javier, Miguel Vega, Rafael Molina et Aggelos K. Katsaggelos. « Pansharpening of multispectral images using a TV-based super-resolution algorithm ». Journal of Physics : Conference Series 139 (1 novembre 2008) : 012022. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/139/1/012022.
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