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J-GLOBAL ID：201702276990237390   整理番号：17A0357314

主成分分析法の空間干渉計画像処理への応用【JST・京大機械翻訳】

Principal component analysis for interferometer image processing in SSRF

著者 (5件)： Chen Hanjiao (Shanghai Institute of Applied Physics, Chinese Academy of Sciences) ,  Chen Jie (Shanghai Institute of Applied Physics, Chinese Academy of Sciences) ,  Leng Yongbin (Shanghai Institute of Applied Physics, Chinese Academy of Sciences) ,  Yan Yingbing (Shanghai Institute of Applied Physics, Chinese Academy of Sciences) ,  Lai Longwei (Shanghai Institute of Applied Physics, Chinese Academy of Sciences)
資料名： Qiangjiguang yu Lizishu  (Qiangjiguang yu Lizishu)
巻： 28  号： 12  ページ： 125103-1-125103-8  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2482A  ISSN： 1001-4322  CODEN： QYLIEL  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： 干渉計画像データ処理において,現在のマルチ行平均画像処理アルゴリズムには,大きなランダム誤差があり,CCDカメラとスリットの間に小さな回転角が存在するとき,大きなシステム誤差が導入される。本論文では,主成分分析(PCA)アルゴリズムを用いて空間干渉計画像を処理する実現可能性と優位性を検討した。MATLABを用いて空間干渉計画像を模擬し、ランダムノイズと画像回転を加え、PCA方法と行平均アルゴリズムを用いてデータを処理し、二種類のアルゴリズムの結果の誤差の大きさを比較した。CCDカメラの小角実験と干渉画像の弱い信号実験を設計し、PCAアルゴリズムがデータ処理過程においてCCDカメラの小角を修正し、弱信号画像を再構築する効果を評価した。理論的および実験的結果は,PCAアルゴリズムが現在のアルゴリズムよりも効果的にノイズを低減することができることを示して,それは,弱い信号を解析して,CCDカメラの小角を修正して,システムエラーを除去した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *干渉計 ,  *画像 ,  *画像処理 ,  データ処理 ,  CCDカメラ ,  再構成 ,  回転角 ,  *主成分分析 ,  不規則雑音
準シソーラス用語： システム障害 ,  MATLAB ,  ランダム誤差 ,  画像処理アルゴリズム ,  画像データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： principal component analysis ,  interferometer ,  image processing ,  SSRF

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 主成分分析法 ,  干渉計 ,  画像処理 ,  応用