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J-GLOBAL ID：201602277270956646   整理番号：16A1208566

誘導画像フィルタリングに基づく新しいpansharpen法Gaofen II画像上での事例研究【Powered by NICT】

A new pansharpen method based on guided image filtering: A case study over Gaofen-2 imagery

著者 (4件)： Zhao Wenfei (College of Forestry, Southwest Forestry University, Kunming, China, 650224) ,  Dai Qinling (School of Printing and Packaging, Wuhan University, China, 430079) ,  Zheng Yalan (College of Forestry, Southwest Forestry University, Kunming, China, 650224) ,  Wang Leiguang (College of Forestry, Southwest Forestry University, Kunming, China, 650224)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IGARSS  ページ： 3766-3769  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： Gaofenは2014年8月に打ち上げ中国衛星,地球観測のための高分解能画像を提供する。本論文では,誘導画像フィルタリングに基づく新しいリモートセンシングパンシャープニング法を提案した。低分解能パンクロマティック(PAN)をシミュレートし,多重スペクトル(MS)画像を,空間情報を抽出するためにこの合成画像のフィルタリング過程への指導画像として用いた。最後に,空間的詳細をさらに調節し,注入された再サンプリングMS画像の各バンドに入れた。この方法の実現可能性をGaofen II画像の事例研究により実証した。パンシャープ画像の空間的およびスペクトル特性を評価する四種の評価メトリックを定量的評価のために考慮した。主成分分析(PCA),部分に対してはGram-Schmidt(GS)とニューブランズウィック(UNB)Pansharpen法の大学と比較した場合,このアルゴリズムは,元のPANバンドスペクトル忠実度で良好な能力を示すのエッジを保存できる。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： *フィルタリング ,  主成分分析 ,  *画像 ,  ニューブランズウィック州 ,  *事例研究
準シソーラス用語： 定量的評価 ,  ホップ数 ,  スペクトル特性 ,  リサンプリング ,  合成画像 ,  空間情報 ,  多重スペクトル ,  高精細画像 ,  地球観測 ,  *画像フィルタリング , 【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)： 誘導 ,  画像フィルタリング ,  研究