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J-GLOBAL ID：201602274321584668   整理番号：16A0804799

ハイパースペクトル画像の特徴変換に基づく微弱壁の抽出と融合【Powered by NICT】

The extraction and fusion of faint mural based on feature transform of hyperspectral images

著者 (2件)： Ning Pan (College of Geoscience and Surveying Engineering, China University of Mining and Technology, Beijing, China) ,  Hou Miaole (School of Surveying and Mapping, Beijing University of Civil Engineering and Architecture, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： EORSA  ページ： 161-164  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非破壊,広いスペクトル範囲,高スペクトル分解能,画像スペクトルを併合する特性は,ハイパースペクトル画像に基づく有色遺跡を研究することを可能にしている。壁については,ハイパースペクトル画像に含まれるスペクトル情報は色素を同定するために使用できるが,提案されたファジーパターンは直感的な視覚効果を提供するハード一方,視覚強調画像におけるスペクトル情報が変化した,これは顔料同定もはやに利用できなかった。フェージング壁のより客観的な研究のために,パターン情報は本研究におけるスペクトルで抽出し,融合した。壁のハイパースペクトル画像は,放射補正と幾何補正の両方によって前処理し,反射スペクトルを用いた画像を集めている。消失パターン情報は,特徴変換画像から抽出した。最後に,抽出したパターン画像はGram-Schmidtスペクトル鮮鋭化による画像を含むスペクトルと融合し,ターゲット画像を作成した。結果画像は視覚かすかなパターンを効果的に高めることを示した。画像に含まれるスペクトル曲線は元のスペクトルと同じスペクトル特性を持っている。融合画像は,材料の同定に使用される直感的視覚効果とスペクトルの両方を提供することができることを証明した。かすかな壁の研究と他の技術的手段と組み合わせに貢献する。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 反射スペクトル ,  放射補正 ,  スペクトル分解 ,  視覚効果 ,  *画像 ,  視覚 ,  前処理 ,  遺跡 ,  *スペクトル
準シソーラス用語： 融合画像 ,  スペクトル特性 ,  スペクトル曲線 ,  幾何補正 ,  *特徴変換 ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ハイパースペクトル画像 ,  特徴変換 ,  融合