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J-GLOBAL ID：201602242947541803   整理番号：16A0724263

ジョイントスペクトル-空間分散スパース表現によるハイパースペクトル画像からの雑音除去【Powered by NICT】

Noise Removal From Hyperspectral Image With Joint Spectral-Spatial Distributed Sparse Representation

著者 (4件)： Li Jie (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Yuan Qiangqiang (School of Geodesy and Geomatics, Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Shen Huanfeng (School of Resource and Environmental Science, Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Zhang Liangpei (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan University, Wuhan, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 54  号： 9  ページ： 5425-5439  発行年： 2016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： ハイパースペクトル画像(HSI)雑音除去は物体検出,分類,及びそれに続く応用のための画像の品質を改善するために使用される重要な前処理作業である。雑音は画像のnonnoise部分におけるスパース性を用いて効果的に除去できることが報告されている。HSIのかなりの冗長性と相関により,この冗長性と相関は,雑音除去プロセスで効率的に利用されているならば,雑音除去性能が大幅に向上することができた。この観測に触発されて,結合スペクトル-空間分散スパース表現に基づく雑音低減法をHSI,バンド内構造とジョイントスパース表現と関節辞書学習のプロセスにおけるバンド間相関を利用するために提案した。結合スペクトル-空間スパース符号化では,バンド間相関は類似の構造を捕捉し,スペクトル連続性を維持するために利用した。バンド内構造を利用して,異なるバンドの空間構造の違いを符号化する適応的に。接合辞書学習アルゴリズムを用いて,異なるバンドの内容を紹介し同時に辞書を得た。合成および実ハイパースペクトルデータ上での実験を行い,提案した方法は,他の古典的方法よりも良好な結果を得ることができることを示した。Copyright 2016 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： 立体構造 ,  冗長性 ,  *雑音除去 ,  前処理 ,  学習アルゴリズム ,  *スペクトル ,  連続性 ,  *雑音 ,  雑音低減
準シソーラス用語： スパースコーディング ,  辞書学習 ,  スパース性 ,  物体検出 ,  *ハイパースペクトル画像 ,  *スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (5件)： ジョイント ,  スペクトル ,  スパース表現 ,  ハイパースペクトル画像 ,  雑音除去