文献

J-GLOBAL ID：201702255945673418   整理番号：17A1594103

マルチスケール圧縮センシングフレームワークの下でのリモートセンシング画像超解像再構成のための再構成のための新しい方法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Remote Sensing Image Super-resolution Reconstruction in Multi-scale Compressed Sensing Framework

著者 (2件)： Chen Weiye (南京理工大学計算机科学与工程学院,江蘇南京,210094) ,  Sun Quansen (南京理工大学計算机科学与工程学院,江蘇南京,210094)
資料名： Nanjing Shida Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Nanjing Shida Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 40  号： 1  ページ： 39-47  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1025A  ISSN： 1001-4616  CODEN： NSXZEN  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： 従来の圧縮センシングに基づく超解像度再構成アルゴリズムは画像を単一スケールと見なし、異なるスケールの画像ブロックが異なる識別情報を含む可能性があると考えられていない。リモートセンシング画像のスケール特性を効果的に利用するために,多重スケール圧縮センシングフレームワークに基づくリモートセンシング画像の超解像再構成アルゴリズムを提案した。最初に,マルチスケールトレーニングサンプルセットを画像ブロックによって構築し,次に,Fisher判別基準を用いて,リモートセンシング画像の分類情報を含む判別辞書を学習し,次に,圧縮センシングにおける測定マトリックスの構造に従って,低分解能画像の取得プロセスを推定した。最後に,多重スケールモードにおける各サブ領域の画像を,判別辞書によって再構成した。実験結果により,多重スケール圧縮センシングを画像超解像再構成の有効性に導入し,提案したアルゴリズムが視覚効果と評価指標において既存のアルゴリズムより優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *超解像 ,  *画像 ,  視覚効果 ,  *再構成 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 評価指標 ,  低分解能 ,  識別子 ,  再構成アルゴリズム ,  *リモートセンシング画像 ,  *圧縮センシング ,  *マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： remote sensing image ,  super-resolution reconstruction ,  multi-scale ,  compressed sensing

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： マルチスケール ,  圧縮センシング ,  フレームワーク ,  リモートセンシング画像 ,  超解像 ,  再構成 ,  提案