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J-GLOBAL ID：201702259999853931   整理番号：17A0161258

ロバスト主成分分析に基づく赤外線画像小目標検出【JST・京大機械翻訳】

Small Target Detection in a Single Infrared Image Based on RPCA

著者 (3件)： Wang Zhongmei (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China) ,  Yang Xiaomei (Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences) ,  Gu Xingfa (Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences)
資料名： Binggong Xuebao  (Binggong Xuebao)
巻： 37  号： 9  ページ： 1753-1760  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2399A  ISSN： 1000-1093  CODEN： BIXUD9  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： ロバスト小目標検出は赤外線目標探索と追跡のキー技術であり,改良単一フレーム赤外線画像小目標検出アルゴリズムを提案する。この方法では,赤外線画像を前処理により新しい赤外線画像ブロックに変換し,赤外線画像において,赤外線画像の小目標検出問題をランクマトリックスと疎行列分離のロバスト主成分分析(RPCA)問題に変換した。赤外線画像におけるノイズとクラッタの存在を考慮して,ノイズを伴うRPCA問題を,交互方向法によって解決し,そして,まばらな目標画像を得て,そして,単純な画像分割アルゴリズムを用いて,目標画像を検出した。4つの異なるシーンの赤外線画像の小さなターゲットを検出するために,宇宙,空,,,および海面を用いたシミュレーション実験を行い,結果は提案したアルゴリズムの有効性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 宇宙空間 ,  前処理 ,  *画像 ,  *赤外線画像 ,  海面 ,  スパース行列 ,  アルゴリズム ,  *赤外線 ,  シミュレーション ,  雑音 ,  *ロバスト性 ,  クラッタ ,  *主成分分析
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ordnance science and technology ,  infrared image ,  small target detection ,  patch image model ,  low rank matrix recovery ,  robust principal component analysis

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： ロバスト ,  主成分分析 ,  赤外線画像 ,  目標