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J-GLOBAL ID：201702246724293677   整理番号：17A0101589

自己適応一方向変分法に基づくハイパースペクトル画像のための新しい方法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Hyperspectral Image Destriping Based on Adaptive Unidirectional Variation

著者 (1件)： Liu Yamei (School of Mechatronic Engineering, Changchun University of Technology)
資料名： Jiguang Yu Dianzixue Jinzhan  (Jiguang Yu Dianzixue Jinzhan)
巻： 53  号： 9  ページ： 091002_01-091002_06  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2698A  ISSN： 1006-4125  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： バンド雑音はハイパースペクトル画像(HSIS)の品質に影響し,後続データ解析アルゴリズムの精度とロバスト性を低下させる。本論文では,HSISにおけるバンド雑音の特性を解析し,バンド雑音の方向性と異なるスペクトル雑音に対する異なる強度を持ち,適応一方向変分法に基づくバンド雑音除去法を提案した。一方向変分モデルに基づいて,調和項を含むエネルギー関数を導入し,勾配降下法を用いて最適解を求めた。実験結果は,実際のHSISの平均値が26.49%から85.61%に増加し,平均放射品質が9.34DBに増加することを示した。従来の方法と比較して,提案した方法は,異なる周波数帯の雑音強度に従って,正規パラメータの大きさを適応的に調整することができ,各スペクトル帯のバンドノイズを効果的に除去し,詳細情報の損失を避け,画像品質を改善することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質 ,  スペクトルバンド ,  *スペクトル ,  最急降下法 ,  画質 ,  雑音除去 ,  ロバスト性 ,  雑音 ,  周波数帯 ,  指向性 ,  *変分法
準シソーラス用語： 最適解 ,  エネルギー関数 ,  変分モデル ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： image processing ,  stripe noise ,  unidirectional variation ,  hyperspectral image

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)： 自己適応 ,  変分法 ,  ハイパースペクトル画像 ,  提案