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J-GLOBAL ID：201702215908417423   整理番号：17A0887334

転移学習によるハイパースペクトル画像超解像【Powered by NICT】

Hyperspectral Image Superresolution by Transfer Learning

著者 (3件)： Yuan Yuan (Center for OPTical IMagery Analysis and Learning (OPTIMAL), State Key Laboratory of Transient Optics and Photonics, Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an, China) ,  Zheng Xiangtao (Center for OPTical IMagery Analysis and Learning (OPTIMAL), State Key Laboratory of Transient Optics and Photonics, Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an, China) ,  Lu Xiaoqiang (Center for OPTical IMagery Analysis and Learning (OPTIMAL), State Key Laboratory of Transient Optics and Photonics, Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an, China)
資料名： IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing  (IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing)
巻： 10  号： 5  ページ： 1963-1974  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2259A  ISSN： 1939-1404  CODEN： IJSTHZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ハイパースペクトル画像超解像は,コンピュータビジョンにおいて非常に魅力的な話題であり,多くの研究者の注目を集めている。しかし,ほぼすべての既存の方法は,同一シーンの複数の観察で,観察された低分解能ハイパースペクトル画像を必要としていないと仮定した。これは超解像の応用を制限している。本論文では,自然画像からの知識を利用したハイパースペクトル画像の分解能を増強するための新しいフレームワークを提案したlow/high分解能画像間の関係はlow/high分解能ハイパースペクトル画像間のそれと同じであった。提案フレームワークの中で,低・高分解能画像の間の写像は,深い畳込みニューラルネットワークによる学習であり,転移学習のアイデアを借用することによって,ハイパースペクトル画像に移すことができた。添加では,低・高分解能ハイパースペクトル画像のスペクトル特性を研究するために,協調的非負行列因数分解(CNMF)は低及び高分解能ハイパースペクトル画像間の協力,低分解能ハイパースペクトル画像と同じ端成分を抽出するために推定された溶液を奨励することを強化するため提案した。地上とリモートセンシングデータに関する実験結果は,提案した方法は,同一シーンの補助画像を必要とせずに匹敵する性能を達成することを示唆した。Copyright 2017 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： 分解能 ,  ニューラルネットワーク ,  コンピュータビジョン ,  *画像 ,  高分解能 ,  *超解像 ,  畳込み
準シソーラス用語： 端成分 ,  非負行列因子分解 ,  スペクトル特性 ,  高精細画像 ,  自然画像 ,  低分解能 ,  *ハイパースペクトル画像 ,  *転移学習 , 【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)： 転移学習 ,  ハイパースペクトル画像 ,  超解像