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J-GLOBAL ID：201702216888983127   整理番号：17A1567797

異種シーンにおける安定なMultisubspace学習に基づく赤外線ぼけと小標的検出【Powered by NICT】

Infrared Dim and Small Target Detection Based on Stable Multisubspace Learning in Heterogeneous Scene

著者 (4件)： Wang Xiaoyang (School of Optoelectronic Information, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Peng Zhenming (School of Optoelectronic Information, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Kong Dehui (School of Optoelectronic Information, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  He Yanmin (School of Optoelectronic Information, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 55  号： 10  ページ： 5481-5493  発行年： 2017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： 高度に複雑な背景における赤外(IR)かすんだ小標的の検出は,多くの応用において重要な役割を果たし,挑戦的な問題となっている。本論文では,安定なmultisubspace学習と呼ぶ新しい方法をこの問題に対処するために提示した。新しい方法を実際の画像の内部構造を考慮し,伝統的な方法の不足を克服する。最初に,不均一バックグラウンドデータのmultisubspace構造を解析することにより,対応する画像モデルは,部分空間学習戦略を提案した。このモデルは雑音干渉に対して安定である。第二に,効率的な最適化アルゴリズムを提案したIR画像モデルを解くために設計した。適切な後処理手順を加えることにより,検出結果を得ることができる。シミュレーションシーンと実シーン上での実験を行い,提案した方法は,不均一背景下で優れた検出能力を持つことを示した。Copyright 2017 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： 雑音 ,  後処理 ,  画像 ,  干渉 ,  *学習 ,  内部構造 ,  *赤外線 ,  赤外線画像
準シソーラス用語： 検出能 ,  最適アルゴリズム ,  部分空間学習 ,  *ターゲット検出 , 【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)： シーン ,  学習 ,  赤外線 ,  ぼけ ,  標的検出