全景锐化是将低分辨率多光谱图像（LRMS）中的光谱信息与相应的高分辨率全色图像（PAN）中的空间信息一起利用的融合任务。 在组件替换框架下，提出了一种基于多元回归的保真度项，以实施高分辨率空间细节注入，而提出了一种低秩正则化项，以捕获潜在的高分辨率多光谱图像（HRMS）的固有结构。 为此，提出了一种联合优化泛锐化模型，以建立空间细节注入与频谱空间保持能力之间的权衡机制。 最后，使用增强拉格朗日乘数（ALM）方法来开发泛锐化算法。 实验表明，与几种最新方法相比，该算法可以实现更高的空间分辨率和光谱