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J-GLOBAL ID：201702265580045054   整理番号：17A0072603

最適化WIENER推定アルゴリズムに基づくマルチスペクトル画像再構成【JST・京大機械翻訳】

Multispectral Image Reconstruction Based on Optimized Wiener Estimation

著者 (3件)： Liang Dong (University of Shanghai for Science and Technology) ,  Zhang Leihong (University of Shanghai for Science and Technology) ,  Li Bei (University of Shanghai for Science and Technology)
資料名： Baozhuang Gongcheng  (Baozhuang Gongcheng)
巻： 37  号： 11  ページ： 164-170  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2655A  ISSN： 1001-3563  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 【目的】スペクトル反射率の再構成精度を改善し,画像の色再現を実現する。方法:4種類の異なる訓練サンプルを選択し、異なる改良した維納估法によるスペクトル反射率の精度を比較した。COLORCHECKERCOLORRENDITIONCHART(RC-24)とと(140色),および(色-1269),およびMUNSELL(色-1269)の4つの異なる色数のYa光を訓練サンプルとして使用した。逆アルゴリズム,,アルゴリズム,適応WIENER推定アルゴリズムおよび最適化維納估アルゴリズムを用いて,多重スペクトル画像を再構築し,そして,精度を比較した。これらのスペクトル再構成法を平均二乗誤差,色差などの面から評価した。【結果】最適化された維納估アルゴリズムの平均二乗誤差は0.00041であり,色差は0.7874であり,それは他のアルゴリズムよりも小さかった。結論:最適化維納估アルゴリズムは,色再現をより良く実現することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 反射率 ,  *画像再構成 ,  *再構成 ,  色差 ,  *画像 ,  *最適化 ,  *アルゴリズム ,  *スペクトル ,  色再現 ,  平均二乗誤差 ,  *多重スペクトル ,  *推定アルゴリズム ,  *改変
準シソーラス用語： *マルチスペクトル画像 ,  逆アルゴリズム ,  色数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Wiener estimation ,  spectral reflectance reconstruction ,  training sample

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 最適化 ,  推定アルゴリズム ,  マルチスペクトル ,  画像再構成