文献

J-GLOBAL ID：201702223754630136   整理番号：17A1251340

スペクトル差分画像に対する低ランク表現を用いたハイパースペクトル画像復元【Powered by NICT】

Hyperspectral Image Restoration Using Low-Rank Representation on Spectral Difference Image

著者 (4件)： Sun Le (Jiangsu Engineering Center of Network Monitoring, School of Computer and Software and the Jiangsu Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, China) ,  Jeon Byeungwoo (School of Electronic and Electrical Engineering, Sungkyunkwan University, Suwon, South Korea) ,  Zheng Yuhui (Jiangsu Engineering Center of Network Monitoring, School of Computer and Software and the Jiangsu Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, China) ,  Wu Zebin (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 14  号： 7  ページ： 1151-1155  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  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： スペクトル差分画像に低ランク表現(LRR)を利用したハイパースペクトル画像(HSI)のための新しい混合雑音(すなわち,Gaussian,インパルス,ストライプ雑音,またはデッドラインの)還元法を提示した。提案した方法は,HSIのスペクトル差空間における全てのスペクトルは同じ低ランク部分空間であるという仮定に基づいている。スペクトル差分空間上のLRRはスペクトル次元に沿った差分画像の核ノルムによって利用した。構造化スパース雑音(例えば,各バンドの同じ場所に位置するストライプまたはデッドライン)と重Gauss雑音の除去に大きな可能性を示した。同時に提案したモデルを解き,計算負荷を低減するために,乗算器の交互方向法を用いて,ロバストな再構築を達成した。模擬および実HSIデータに関する実験結果は,提案した方法が定量的評価と視覚品質の点で多くの最先端レベル手法よりも性能的に優れていることを検証した。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： ロバスト性 ,  Gauss雑音 ,  再構成 ,  スペクトル次元 ,  *スペクトル ,  雑音 ,  ノルム ,  乗算器 ,  時間制限 ,  構造形成
準シソーラス用語： 視覚品質 ,  計算負荷 ,  部分空間 ,  *ハイパースペクトル画像 ,  *差分画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： スペクトル ,  差分画像 ,  表現 ,  ハイパースペクトル画像 ,  復元