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J-GLOBAL ID：201702234593688440   整理番号：17A1035115

反復順モデルを用いた圧縮イメージング【Powered by NICT】

Compressive imaging with iterative forward models

著者 (5件)： Liu Hsiou-Yuan (Department of Electrical Engineering & Computer Sciences, University of California, Berkeley, 94720, USA) ,  Kamilov Ulugbek S. (Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL), Cambridge, MA 02139, USA) ,  Liu Dehong (Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL), Cambridge, MA 02139, USA) ,  Mansour Hassan (Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL), Cambridge, MA 02139, USA) ,  Boufounos Petros T. (Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL), Cambridge, MA 02139, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 6025-6029  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 散乱波動場測定からの2Dまたは3Dオブジェクトを再構成するための新しい圧縮撮像法を提案する。著者らの方法は,多重散乱現象,線形測定モデルは不正確であるが応用に好ましい方法を説明できる新しい非線形測定モデルに依存している。加速勾配法,収束する保証され,大規模な問題に適していると散乱波動場を拡張して測定モデルを構築した。未知画像,スパーシティ駆動数値最適化アルゴリズムを用いた画像形成を可能にするに関して著者らの測定モデルの勾配を計算するための明示的な式を提供した。を解析的に及び数値シミュレーションの両方で方法を検証した。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： 画像 ,  三次元 ,  シミュレーション ,  線形性 ,  *画像処理 ,  再構成 ,  散乱 ,  像形成 ,  撮像 ,  傾斜法 ,  波動場 ,  多重散乱
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 圧電デバイス  (NC03110I) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  圧電気,焦電気,エレクトレット  (BM05040M) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  電磁気学一般  (BD01020N)

タイトルに関連する用語 (3件)： 反復 ,  モデル ,  イメージング