पैन-शार्पनिंग एक ऐसी तकनीक है जो उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले पैनक्रोमैटिक (PAN) चित्रों को निम्न-रिज़ॉल्यूशन वाले मल्टी-स्पेक्ट्रल (MS) चित्रों के साथ संश्लेषित करके उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले मल्टी-स्पेक्ट्रल (HRMS) चित्र उत्पन्न करती है। हालाँकि, सेंसर प्लेसमेंट, अधिग्रहण समय और रिज़ॉल्यूशन में अंतर के कारण मोडैलिटीज़ के बीच संरेखण त्रुटियाँ एक बड़ी चुनौती हैं। मौजूदा डीप लर्निंग विधियाँ पूर्ण पिक्सेल संरेखण मानकर पिक्सेल-वार पुनर्निर्माण हानि पर निर्भर करती हैं, जिसके कारण संरेखण त्रुटियाँ होने पर वर्णक्रमीय विकृति, दोहरे किनारे और धुंधलापन होता है। इस पत्र में, हम PAN-Crafter का प्रस्ताव करते हैं, जो एक मोडैलिटी-संगत संरेखण ढाँचा है जो PAN और MS मोडैलिटीज़ के बीच संरेखण त्रुटियों को स्पष्ट रूप से कम करता है। मूल रूप से, एक एकल नेटवर्क मोडैलिटी-एडेप्टिव रिकंस्ट्रक्शन (MARs) के माध्यम से HRMS और PAN चित्रों का संयुक्त रूप से पुनर्निर्माण करता है, और PAN के उच्च-आवृत्ति विवरणों का उपयोग सहायक स्व-पर्यवेक्षण के रूप में किया जाता है। इसके अतिरिक्त, MS बनावट और PAN संरचना को संरेखित करने के लिए क्रॉस-मोडैलिटी अलाइनमेंट-अवेयर अटेंशन (CM3A) तंत्र पेश किया गया है, जिससे मोडैलिटीज में अनुकूली फीचर संवर्द्धन संभव हो पाया है।
