Les images hyperspectrales à haute résolution spatiale de haute qualité peuvent fournir simultanément des informations spatiales et spectrales riches, ce qui les rend extrêmement importantes pour des applications pratiques telles que l'agriculture de précision, la surveillance de l'environnement et l'identification des cibles. En raison du conflit inhérent entre la résolution spectrale et spatiale, les systèmes d'imagerie optique existants en télédétection ne peuvent pas répondre aux exigences pratiques en matière d'imagerie à haute résolution spatiale et spectrale élevée. En tant que moyen important de reconstruction d'images hyperspectrales de haute résolution spatiale et spectrale, le traitement informatique d'imagerie peut utiliser simultanément des images hyperspectrales de faible résolution spatiale comme connaissance spectrale a priori, et, en fonction du modèle d'imagerie, les fusionner avec des informations spatiales possédant des images à spectres élevés ; il est également possible d'utiliser une bibliothèque d'images ou une bibliothèque spectrale comme information a priori pour une forme d'apprentissage, en réalisant une reconstruction à haute résolution spectrale des images hyperspectrales. Par conséquent, pour chacune des approches de traitement d'images hyperspectrales de haute résolution et de haute résolution mentionnées ci-dessus, nous avons construit un modèle unifié de traitement d'images basé sur l'information a priori ; et selon les différentes sources d'informations a priori, nous avons examiné le développement des images fusionnées à faible résolution spatiale et à haute résolution spectrale, à l'apprentissage basé sur une paire d'images, et à l'apprentissage basé sur une bibliothèque spectrale, et avons systématiquement analysé les principes, avantages et limites des algorithmes existants ; enfin, nous avons analysé et résumé les défis auxquels l'imagerie hyperspectrale est confrontée et les futures orientations possibles du développement. Les résultats montrent que le traitement d'images hyperspectrales à haute résolution spatiale et spectrale est l'un des moyens efficaces de contourner les limitations physiques des systèmes d'imagerie optique en télédétection, en intégrant la fusion et la résolution spectrale dans un cadre unifié est avantageux pour systématiser les différentes sources d'informations a priori, favorisant une reconstruction de haute précision et une haute résolution stable. Cette étude fournit un cadre unifié et une approche technique pour le traitement des images hyperspectrales de haute qualité, indique clairement les orientations futures du développement de la fusion optique des images et des techniques de résolution spectrale, et est susceptible d'améliorer la détection de la structure avec une grande précision et l'identification précise des composantes spectrales, offrant ainsi un soutien technique pour les applications avancées de détection de cibles hyperspectrales élevées et de classification des matériaux naturels à l'avenir.

images hyperspectrales de haute résolution; modèle unifié de traitement des images; images multispectrales de haute résolution; bibliothèque d'images; bibliothèque spectrale