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J-GLOBAL ID：201702228475166976   整理番号：17A0379314

雑音除去のためのハイパースペクトル画像のペナルティ付き線形判別分析【Powered by NICT】

Penalized Linear Discriminant Analysis of Hyperspectral Imagery for Noise Removal

著者 (7件)： Lu Ming (State Key Laboratory of Resources and Environment Information System, Institute of Geographical Science and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Hu Luojia (State Key Lab of Remote Sensing Science, College of Global Change and Earth System Science, Beijing Normal University, Beijing, China) ,  Yue Tianxiang (State Key Laboratory of Resources and Environment Information System, Institute of Geographical Science and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Chen Ziyue (State Key Lab of Remote Sensing Science, College of Global Change and Earth System Science, Beijing Normal University, Beijing, China) ,  Chen Bin (State Key Lab of Remote Sensing Science, College of Global Change and Earth System Science, Beijing Normal University, Beijing, China) ,  Lu Xiaoqiang (Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an, China) ,  Xu Bing (State Key Laboratory of Resources and Environment Information System, Institute of Geographical Science and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 14  号： 3  ページ： 359-363  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  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(HSI)における雑音の存在は,画像品質に大きく影響する。雑音除去は,ハイパースペクトル情報抽出前に完了するために最も重要で挑戦的な課題の一つである。多くの進歩は雑音の影響を軽減するがなされてきたが,バンド間の高い相関,予め定義された構造雑音共分散を含む問題はまだハイパースペクトル雑音除去の効果的な実施の障害となっている。本論文では,罰則付き線形判別分析(PLDA)と雑音調整主成分変換(NAPCT)と名付けた新しいアルゴリズムを提案した。PLDAが最良の雑音共分散構造のための探索に適用したが,NAPCTは雑音を除去するために採用した。HJ-1A HSIとEO-1Hyperionの両方を用いた試験の結果は,提案したPLDA NAPCT法は雑音を効果的に除去できることを,回復したハイパースペクトル画像のスペクトル忠実度を維持できることを示した。具体的には,提案した方法を用いて回収されたスペクトル曲線は視覚制御法と比較して原画像に類似していた;騒音低減比と平均相対偏差を含む定量的マトリックスもPLDA NAPCTは対照法よりもバイアスが生じることを示した。PLDA NAPCT方法であるセンサに依存しない,異なるセンサから雑音を除去するための容易に適用できた。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： 共分散 ,  画質 ,  *ペナルティ ,  情報抽出 ,  センサ ,  *雑音除去 ,  *スペクトル ,  *雑音 ,  *画像
準シソーラス用語： 騒音低減 ,  スペクトル曲線 ,  罰則 ,  *ハイパースペクトル ,  *線形判別分析 ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 雑音除去 ,  ハイパースペクトル画像 ,  ペナルティ ,  線形判別分析