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IEEE TCI｜两台相机的光谱“语言”不通，如何重建高光谱影像？

Created in September 16, 2026 by Shanxin Guo

2026   ·   image super resolution   remote-sensing

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从深中通道眺望珠江口

多光谱相机便于部署，却只能记录少数几个波段；高光谱相机能够获取更连续的光谱信息，但成本较高。光谱超分辨通过利用多光谱影像补足光谱细节。到了真实场景，问题又多了一层：不同传感器记录光谱的方式并不相同，它们之间的转换关系还可能未知。 近日，中国科学院深圳先进技术研究院空间信息研究中心 陈劲松、郭善昕团队的论文“Physical Degradation-Guided Deep Unfolding for Blind Cross-Sensor Spectral Super-Resolution” 发表于计算成像领域专业期刊《IEEE Transactions on Computational Imaging》（中科院二区）。该研究提出了一种全新的物理退化引导的深度光谱展开网络 PGU-Net，可将高光谱重建过程与跨传感器光谱转换关系估计在同一框架中完成。

论文在 IEEE Xplore 上线后的标题页面。

该方法突破传统光谱超分辨过程中，传感器光谱特征响应函数必须已知的核心困境，首次提出将交替优化过程展开为多阶段网络：一边更新高光谱重建结果，一边估计有效光谱转换函数，并利用实际观测的多光谱影像约束求解过程。模型在使用时无需预先给定精确的光谱响应函数。

PGU-Net 交替更新高光谱与有效光谱转换函数的过程。

研究在模拟数据、Houston 和 Chikusei 遥感数据，以及真实 Headwall–DJI 无人机跨传感器数据上进行了验证。在真实场景中，PGU-Net 的重建 PSNR 达到 39.34 dB，光谱角误差为 3.17°。论文还对比了不同方法在具体位置恢复的光谱曲线，检验模型是否保留了地物随波长变化的光谱形态。

真实跨传感器场景中，不同方法恢复的光谱曲线与参考光谱的对比。

为检验模型在不同区域上的表现，研究进一步进行了空间三折验证：每次留出一块区域测试，其余两块用于训练。三个测试区域的 PSNR 分别为 37.97、39.69 和 37.14 dB。该研究为光谱转换关系未知条件下的跨传感器光谱重建提供了新方法。

空间三折验证：红色区域轮流作为测试区，绿色区域用于训练。

中国科学院深圳先进技术研究院博士生李炤林为论文第一作者，陈劲松研究员和郭善昕副研究员为该文通讯作者，数字所空间信息研究团队为本研究提供了重要支持。本研究得到国家重点研发计划“生态系统结构与过程关键参数反演与三维实景重建技术”、国家自然科学基金、广东省基础与应用基础研究基金、广东省自然科学基金及深圳市相关科技计划资助。 论文连接：

  1. Li, Z., Chen, J., Guo, S., Chen, P., Zhang, X., Zhang, T., 2026. Physical Degradation-Guided Deep Unfolding for Blind Cross-Sensor Spectral Super-Resolution. IEEE Trans. Comput. Imaging 12, 1721–1734. https://doi.org/10.1109/TCI.2026.3739486


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