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J-GLOBAL ID：201702247105081281   整理番号：17A1250603

適応多重スパース表現によるU AV画像のための超解像と三次元再構成への応用【Powered by NICT】

Superresolution for UAV Images via Adaptive Multiple Sparse Representation and Its Application to 3-D Reconstruction

著者 (5件)： Haris Muhammad (Department of Intelligent Interaction Technologies, University of Tsukuba, Tsukuba, Japan) ,  Watanabe Takuya (Department of Intelligent Interaction Technologies, University of Tsukuba, Tsukuba, Japan) ,  Fan Liu (School of Mechanical Engineering and Automation, Beihang University, Beijing, China) ,  Widyanto Muhammad Rahmat (Faculty of Computer Science, University of Indonesia, Depok, Indonesia) ,  Nobuhara Hajime (Department of Intelligent Interaction Technologies, University of Tsukuba, Tsukuba, Japan)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 55  号： 7  ページ： 4047-4058  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： 無人機(UAV)で撮影された画像のための多重辞書による適応スパース表現に基づく超解像(SR)アルゴリズムを提案した。提案したアルゴリズムにより得られるSRはU AV画像からの三次元再構成の精度を増加させ,高頻度時系列を構築するための,そして農業における高精度ディジタルマッピングのための高分解能画像の生成を可能にする。提案した方法の基本的なアイデアは,訓練画像を,スパース符号化プロセス中の不安定性を低減する選択的スパース表現に基づく辞書の複数対を構築するためのフィールドサーバまたは地上カメラを使用することである。辞書は五クラスタ:0 45 90年,135年,およびnondirectionへのエッジ方向に基づいて分類した。提案した方法は,特にエッジ領域におけるぼけ,ブロッキングおよびリンギングアーチファクトを低減するために期待されている。ピーク信号対雑音比,構造的類似性,特徴類似性,計算時間を用いて提案し,以前の方法を評価した。著者らの実験結果は,提案した方法は,定性的および定量的解析に基づき,他の最先端アルゴリズムより優れた性能を明確に示した。最後に,UAV画像からの三次元再構成の精度を向上するために提案した方法の有効性を示した。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： カメラ ,  アルゴリズム ,  類似性 ,  *超解像 ,  クラスタ ,  *多重化 ,  CPU時間 ,  不安定性 ,  定量的分析 ,  無人機 ,  *画像 ,  スパースコーディング ,  高精度
準シソーラス用語： *3D画像再構成 ,  *スパース表現 , 【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 (6件)： 適応 ,  多重 ,  スパース表現 ,  超解像 ,  三次元再構成 ,  応用