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J-GLOBAL ID：201702233400799604   整理番号：17A1293001

剪断波と全変分法に基づく農地リモートセンシング画像のノイズ除去のための方法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Method of denoising and removing artifacts for farm remote sensing image based on shearlet and total variation

著者 (5件)： Mei Shuli (中国農業大学信息与電气工程学院,北京,100083) ,  Li Xiaofei (中国農業大学信息与電气工程学院,北京,100083) ,  Zhao Haiying (北京郵電大学世紀学院移動媒体与文化計算北京市重点実験室,北京,102613) ,  Li Li (中国農業大学信息与電气工程学院,北京,100083) ,  Guo Shujun (中国農業大学信息与電气工程学院,北京,100083)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 33  号： z1  ページ： 274-280  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： リモートセンシング画像は,ノイズの影響を受けて,正確な農地リモートセンシング画像データを得るために,農地リモートセンシング画像のノイズ除去の前処理を行うべきである。リモートセンシング画像におけるテクスチャは重要な情報を持ち,画像の雑音低減と画像テクスチャの維持において重要な役割を果たす。テクスチャとノイズのように,周波数領域で高周波信号を表現するために,分解と再構成アルゴリズムに基づく一般的フィルタリング(ウェーブレット変換を含む)方法はノイズ除去と同時にテクスチャの明瞭度の低下を引き起こす。本論文では,農地リモートセンシング画像のテクスチャ特徴を組み合わせて,剪断波(Shearlet)と変分理論を組み合わせて,新しいリモートセンシング画像のテクスチャ保存法を提案した。この方法では,最初に,大規模なリモートセンシング画像のブロックをshearlet変換し,異なるブロック画像のテクスチャ含有量を雑音除去と同時に認識した。小さいテクスチャを持つ滑らかな領域に対して,エッジ保存雑音除去変分モデルを用いて,shearlet変換によって引き起こされる人工アーチファクトを除去した。サブブロック境界によってもたらされる境界効果を避けるために,本論文では,中心アフィン変換理論に基づく新しい画像拡張法を提案し,画像雑音低減の効果を改善した。実験結果により,提案したアルゴリズムが雑音除去後のピーク信号対雑音比(PSNR)の平均値が全変分モデル雑音除去アルゴリズムより1dB高く,雑音除去後のPSNR平均曲線雑音除去アルゴリズムが2dBより大きいことを示した。Symmletウェーブレットに基づくShearletアルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムは,リモートセンシング画像におけるアーチファクトを減少させ,Gauss雑音標準偏差σが10,20,および30dBのときに,より良い結果を得た。ピーク信号対雑音比(PSNR)は,それぞれ13.99%,9.69%,7.75%増加した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アフィン変換 ,  波束 ,  *雑音低減 ,  *画像 ,  *変分法 ,  Gauss雑音 ,  アーチファクト ,  フィルタリング ,  アルゴリズム ,  雑音除去 ,  標準偏差 ,  ウェーブレット変換 ,  前処理
準シソーラス用語： テクスチャ ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： image processing ,  algorithms ,  remote sensing ,  removing artifact ,  multi-resolution ,  Shearlet transform ,  total variation model

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 剪断波 ,  変分法 ,  農地 ,  リモートセンシング画像 ,  ノイズ除去 ,  提案