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J-GLOBAL ID：201302251021074036   整理番号：13A0247519

ハイパースペクトル画像のための正規化非Gauss性に基づく多重ターゲット検出器

A regularized non-Gaussianity based multiple-target detector for hyperspectral images

著者 (5件)： SHI Zhenwei (Image Processing Center, School of Astronautics, Beihang Univ., Beijing 100191, CHN) ,  SHI Zhenwei (State Key Lab. of Virtual Reality Technol. and Systems, Beihang Univ., Beijing 100191, CHN) ,  SHI Zhenwei (Beijing Key Lab. of Digital Media, Beihang Univ., Beijing 100191, CHN) ,  YANG Shuo (Image Processing Center, School of Astronautics, Beihang Univ., Beijing 100191, CHN) ,  QIN Zhen (Image Processing Center, School of Astronautics, Beihang Univ., Beijing 100191, CHN)
資料名： Optics & Laser Technology  (Optics & Laser Technology)
巻： 47  ページ： 379-388  発行年： 2013年04月 
JST資料番号： D0245B  ISSN： 0030-3992  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ハイパースペクトル画像処理の重要な応用として自動ターゲット検出がある。ハイパースペクトル画像用にターゲット検出アルゴリズムが開発されている。しかし,大部分のターゲット検出アルゴリズムは,ターゲットの種類を検出するように設計されている。このため,多重ターゲット検出アルゴリズムの数は大幅に制限されている。また,既存の多重ターゲット検出アルゴリズムは二次統計量を利用し,Gaussデータを良好に評価できる。実際のハイパースペクトル画像において,ターゲットのスペクトルは通常正規分布に従わなかった。このような条件において,新型の多重ターゲット検出アルゴリズムを提案した。これを,正規化非Gauss性ベースの多重ターゲット検出器(RNGMD)と命名した。それは,非Gauss統計を利用し,ターゲットのスペクトルの統計的特性を評価した。RNGMDでは,多重ターゲット検出問題を強制最適化問題に変換した。最急降下法を利用し,最適化問題を解析した。また,アルゴリズムの安定性を証明した。提案アルゴリズムは,二次統計量ベースのアルゴリズムよりも効果的であることを実験結果で実証した。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *スペクトル画像 ,  リモートセンシング ,  ターゲット ,  アルゴリズム ,  最急降下法 ,  最適化問題 ,  *画像処理 ,  正規分布 ,  正規化 ,  *光検出器 ,  光検出
準シソーラス用語： ターゲット検出 ,  *ハイパースペクトル画像 ,  実験結果

分類 (2件)： 測光と光検出器一般  (BD07031F) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： ハイパースペクトル画像 ,  正規化 ,  非Gauss性 ,  多重 ,  ターゲット ,  検出器