Высоко качественные высокоразрешенные гиперспектральные изображения дистанционного зондирования могут одновременно предоставлять богатую пространственную и спектральную информацию, что делает их крайне важными для практических приложений, таких как точное сельское хозяйство, мониторинг окружающей среды и идентификация объектов. В связи с тем, что между спектральным и пространственным разрешением существует внутреннее противоречие, существующие оптические системы дистанционного зондирования не могут одновременно удовлетворить фактические требования к высокому пространственному разрешению и высокому спектральному разрешению изображений. Как одно из важных технических средств для восстановления гиперспектральных изображений высокого пространственного и спектрального разрешения, вычислительная обработка изображений может использовать одновременно гиперспектральные изображения с низким пространственным разрешением как спектральные априорные знания и, основываясь на модели изображения, объединить их с пространственной информацией, которая обладает изображениями с высокими спектрами; также можно использовать библиотеку изображений или спектральную библиотеку в качестве априорной информации для некоего формы обучения, через отображение спектра реализуется восстановление гиперспектральных изображений с высоким разрешением спектра. Поэтому, для каждого из перечисленных высококачественных высокоразрешенных гиперспектральных изображений был построен унифицированная модель вычисления изображений на основе априорной информации; и в соответствии с различными источниками априорной информации были рассмотрены от слияния изображений с низким пространственным разрешением и высоким спектральным разрешением до обучения на базе пары изображений и до обучения на базе спектральной библиотеки, систематически проанализированы принципы, преимущества и ограничения имеющихся алгоритмов; наконец, были проанализированы и обобщены вызовы и возможные направления для будущего развития вычисления гиперспектральных изображений. Результаты показывают, что вычисление изображений с высоким пространственным и спектральным разрешением является одним из эффективных способов преодоления физических ограничений оптических систем дистанционного зондирования, включение слияния и спектрального разрешения в единый каркас представляет собой преимущество при систематизации различных источников априорной информации, что способствует восстановлению объективной высокой точности и стабильной высокой разрешения. Это исследование предоставляет унифицированный каркас и технический подход для вычисления высококачественных гиперспектральных изображений, ясные направления будущего развития оптического слияния изображений и техник спектрального разрешения, вероятно, помогут улучшить детекцию структур с высокой точностью и точное определение спектральных компонентов, что даст техническую поддержку для передовых приложений обнаружения высоких спектральных целе и классификации природных материалов в будущем.

высокоразрешенные гиперспектральные изображения; унифицированная модель вычисления изображений; высокоразрешенные многоспектральные изображения; библиотека изображений; спектральная библиотека