遥感图像融合 - Tag - 堂堂一跑堂https://spacetop.win/tags/%E9%81%A5%E6%84%9F%E5%9B%BE%E5%83%8F%E8%9E%8D%E5%90%88/遥感图像融合 - Tag - 堂堂一跑堂Hugo -- gohugo.iozh-CNkingcopper@whu.edu.cn (WangTong)kingcopper@whu.edu.cn (WangTong)Mon, 01 Jun 2026 12:00:00 +0800突破方形卷积限制：自适应矩形卷积革新遥感图像融合https://spacetop.win/2026/06/20260601_001500_arconv_pansharpening/Mon, 01 Jun 2026 12:00:00 +0800WangTonghttps://spacetop.win/2026/06/20260601_001500_arconv_pansharpening/ 突破方形卷积限制：自适应矩形卷积革新遥感图像融合

论文解读 | CVPR 2025 | 2026-06-01

📄 论文信息

项目 内容
标题 Adaptive Rectangular Convolution for Remote Sensing Pansharpening
作者 Xueyang Wang 等
单位 电子科技大学
会议 CVPR 2025
arXiv https://arxiv.org/pdf/2503.00467
GitHub https://github.com/WangXueyang-uestc/ARConv
关键词 遥感图像融合、Pansharpening、自适应卷积、即插即用模块

🎯 解决的核心问题

遥感图像融合(Pansharpening)是将高分辨率全色图像(PAN)与低分辨率多光谱图像(LRMS)融合，生成高分辨率多光谱图像(HRMS)的技术。这项技术在遥感领域至关重要，因为它能同时获得空间细节和光谱信息。

传统CNN-based方法在Pansharpening中存在两个关键缺陷：

  1. 固定方形卷积核：传统卷积操作局限于固定的正方形窗口(如3×3、5×5)，无法适应遥感图像中不同大小的目标
  2. 固定采样点数量：卷积核的采样点数量预先设定且保持不变，缺乏灵活性