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J-GLOBAL ID：201702266523714615   整理番号：17A0072605

忠実度再現のための多スペクトル画像の次元縮小手法【JST・京大機械翻訳】

Multispectral Image Dimensionality Deduction Method for High-fidelity Reproduction

著者 (4件)： Li Jie (Quzhou College of Technology) ,  Wang Haiwen (Zhejiang University of Science and Technology) ,  Wang Yongwei (Zhejiang Minong Century Group) ,  Chen Guangxue (South China University of Technology)
資料名： Baozhuang Gongcheng  (Baozhuang Gongcheng)
巻： 37  号： 11  ページ： 176-180  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】高忠実度再生の要求を満たす多スペクトル画像の次元縮小法を研究する。方法:二次元ウェーブレットに基づく信号の分解は人間の視覚特性と整合し、非負主成分分析法は次元縮小のスペクトル精度をよく保証することができ、離散二進制ウェーブレット変換と非負主成分分析法に基づく総合次元縮小方法を提案した。多重スペクトル画像の忠実度,色精度,および色差の安定性の必要条件に基づき,色差ΔE_(AB),スペクトル忠実度,および平均勾配の3つの指数を用いて,次元低減効果を評価した。結果:マルチスペクトル画像のテスト実験を通じて、離散ウェーブレット変換と非負主成分分析法に基づく総合次元縮小方法はその他の3つの方法に対して、そのスペクトル精度、色度精度と画像明瞭度は良好である。結論:この方法は多スペクトル画像の忠実度再現問題をよく実現し、しかも色視覚の認知過程に新しい理論的解釈を提供した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  色度 ,  主成分分析 ,  色差 ,  二次元 ,  *画像 ,  *スペクトル ,  *スペクトル画像 ,  必要条件 ,  波束 ,  明瞭度 ,  ウェーブレット変換 ,  *次元縮小
準シソーラス用語： 離散ウェーブレット変換 ,  マルチスペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： multispectral image dimensionality deduction ,  high-fidelity reproduction ,  multispectral color reproduction ,  discrete wavelet transform ,  nonnegative principal component analysis

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 忠実度 ,  スペクトル画像 ,  次元縮小 ,  手法