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J-GLOBAL ID：201702278068206434   整理番号：17A0054649

スパース表現によるハイパースペクトル画像の適応スペクトル 空間圧縮【Powered by NICT】

Adaptive Spectral-Spatial Compression of Hyperspectral Image With Sparse Representation

著者 (4件)： Fu Wei (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Li Shutao (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Fang Leyuan (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Benediktsson Jon Atli (Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Iceland, Reykjavik, Iceland)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 55  号： 2  ページ： 671-682  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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： スパース表現(SR)は,ハイパースペクトルピクセルのスペクトル信号を非常に少数の非ゼロエントリを持つスパース係数,圧縮に使用できる効率的にすることができる。本論文では,HSIのスペクトルと空間情報を利用することにより,ハイパースペクトル画像(HSI)圧縮のために提案したスペクトル-空間適応SR(SSASR)法。最初に,HSIを記述するために,すなわち,適応サイズと形状の均一領域,スーパピクセルを構築した。均一領域は,通常は類似した画素を構成しているため,各スーパーピクセル内の画素は同様であると類似したスペクトル特徴を共有する。,各スーパーピクセルのスペクトル信号を同時にSRモデルにおける符号化されたそれらの結合スパース性を利用することができる。異なるスーパピクセルは一般的にSRの異なる性能を持っているので,それらの速度 スパース符号化における歪み性能を異なるであろう。最良の全体的な速度歪性能を達成するために,スーパーピクセルに歪を適応的に導入した適応符号化方式。最後に,得られたスパース係数が量子化されエントロピー符号化と符号化スーパーピクセルマップを用いた最終ビットストリームを構成している。いくつかのHSI上の実験結果は,提案したSSASR法は速度の観点 歪とスペクトル忠実度性能のいくつかの最先端のHSI圧縮法よりも優れていることを示した。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： 符号化 ,  量子化 ,  画素 ,  *スペクトル ,  *透視図法
準シソーラス用語： ビットストリーム ,  エントロピー符号化 ,  適応符号化 ,  スパースコーディング ,  スパース性 ,  スペクトル特徴 ,  空間情報 ,  *ハイパースペクトル画像 ,  *スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： スパース表現 ,  ハイパースペクトル画像 ,  適応 ,  スペクトル