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J-GLOBAL ID：201702273879011248   整理番号：17A1634113

低階数テンソル回復を用いたハイパースペクトル画像復元【Powered by NICT】

Hyperspectral Image Restoration Using Low-Rank Tensor Recovery

著者 (5件)： Fan Haiyan (National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Chen Yunjin (ULSee Inc., Hangzhou, China) ,  Guo Yulan (National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Zhang Hongyan (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping, and Remote Sensing and the Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Kuang Gangyao (National University of Defense Technology, Changsha, China)
資料名： IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing  (IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing)
巻： 10  号： 10  ページ： 4589-4604  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2259A  ISSN： 1939-1404  CODEN： IJSTHZ  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： 本論文では,信号はランクが低いという仮定の下でハイパースペクトル画像(HSI)雑音除去問題を検討した。本論文では,Gauss雑音およびスパース雑音の混合物を考察した。スパース雑音はストライプ,インパルス雑音,デッドピクセルを含んでいる。雑音除去作業はGauss雑音とスパース雑音からの低ランクテンソル回復(LRTR)問題として定式化した。伝統的低ランクテンソル分解法は一般的に計算するためにNP困難である。に加えて,これらのテンソル分解に基づく方法は少ない雑音に敏感である。とは対照的に,提案したLRTR法はHSIの大域的構造を保存し,同時にGauss雑音およびスパース雑音を除去することができる。提案した方法は,新しいテンソル特異値分解とテンソル核ノルムに基づいている。NP困難テンソル回復作業は多項式時間アルゴリズムにより達成した。アルゴリズムとパラメータ設定の収束も詳細に記述した。予備的な数値実験は,提案した方法がGauss雑音とスパース雑音からの低ランクテンソル回復に有効であることを実証した。実験結果も,提案したLRTR法は,実際の破損したハイパースペクトルデータに他の雑音除去アルゴリズムよりも優れていることを示した。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： インパルス雑音 ,  ノルム ,  NP困難 ,  雑音除去 ,  *テンソル ,  *透視図法 ,  雑音 ,  特異値分解 ,  定式化 ,  Gauss雑音 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 数値実験 ,  テンソル分解 ,  *ハイパースペクトル画像 ,  *階数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 階数 ,  テンソル ,  回復 ,  ハイパースペクトル画像 ,  復元