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J-GLOBAL ID：201702214720541145   整理番号：17A0232595

適応型POCSおよび画像ボケメトリックによるハイパースペクトル画像超解像

Hyperspectral Imagery Super-Resolution by Adaptive POCS and Blur Metric

著者 (4件)： HU Shaoxing (Beihang Univ., Beijing, CHN) ,  ZHANG Shuyu (Beihang Univ., Beijing, CHN) ,  ZHANG Aiwu (Capital Normal Univ., Beijing, CHN) ,  CHAI Shatuo (Qinghai Acad. of Animal Sci. and Veterinaly Medicine, Qinghai, CHN)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 17  号： 1  ページ： WEB ONLY  発行年： 2017年01月 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ハイパースペクトル画像の空間分解能は,画像化ハードウェアの限界としてしばしば粗い。本論文では,これらの問題を解決するために,ハイパースペクトル画像(HSI)を凸集合への適応投影と画像ボケメトリック(APOCS-BM)を用いた超解像再構成アルゴリズムを提案した。第1に,低解像度(LR)画像の画像ボケメトリックを得るために,ガボールウェーブレット変換に基づく非基準画像ボケメトリック評価方法を利用した。次に,APOCSで使用する境界を,LRイメージ画像ボケメトリックを介して自動的に計算した。最後に,APOCS法により高解像度(HR)画像を再構成した。APOCSと画像ボケメトリックの寄与により,POCSにおける固定境界値問題を解決し,HR画像の再構成中に画像ボケ情報を利用し,空間スペクトル情報を効果的に向上させ,再構成精度を改善した。PaviaU,PaviaCおよびJinyin Tanデータセットの実験結果は,提案方法が空間分解能を向上させるだけでなく,HSIスペクトル情報をよく保存することを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *適応性 ,  *凸集合 ,  *図化 ,  *画像ぼけ ,  *指標 ,  *スペクトル画像 ,  *超解像 ,  空間分解能 ,  計算機アルゴリズム ,  Gabor変換 ,  ウェーブレット変換 ,  画像 ,  境界値問題
準シソーラス用語： *投影【図形】 ,  *メトリックス ,  *ハイパースペクトル画像 ,  再構成アルゴリズム ,  高解像度画像

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 画像ボケ ,  メトリック ,  ハイパースペクトル画像 ,  超解像