文献

J-GLOBAL ID：201702276618578958   整理番号：17A1839790

ブロック対角行列に基づく二次元圧縮センシングデータ収集と再構成方法【JST・京大機械翻訳】

Two-dimensional Compressive Sensing Data Acquisition and Reconstruction Based on Block Diagonal Matrix

著者 (1件)： Cheng Tao (深zhen大学光電子器件与系統重点実験室,广東 深zhen 518060;广西科技大学汽車与交通学院,广西 柳州 545006;深zhen生物医学光学微納検測与成像重点実験室,广東 深zhen 518060)
資料名： Tance yu Kongzhi Xuebao  (Tance yu Kongzhi Xuebao)
巻： 39  号： 3  ページ： 60-65  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2221A  ISSN： 1008-1194  CODEN： TYKXAM  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： リモートセンシングにおけるデータ収集モードと既存の方法の再構成能力の欠点を解決するために,ブロック対角行列とTV(Total Variation)アルゴリズムに基づく二次元圧縮センシングモデルと方法を提案した。この方法は圧縮センシングの制約関数と目的関数を同時に完全な画像の二次元情報を含むことができ、真の完全な意味での二次元圧縮センシングである。従来のデータ収集モードを変えることなく,ブロック対角行列の後処理により,二次元圧縮センシングを実現した。実験結果により,提案した方法により,画像の再構成効果が大幅に改善され,SNRが約8dB改善されることを示した。しかし、この方法はOMP(Orthogonal Matching Pursuit)とBP(Basis Pursuit)アルゴリズムには適用できない。この方法は,他のモデルと方法を組み合わせることによって,再構成効果をさらに改善することができるように,指向性リモートセンシングの開発を促進することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *二次元 ,  リモートセンシング ,  指向性 ,  *再構成 ,  目的関数 ,  *データ収集 ,  画像 ,  アルゴリズム ,  モデル ,  後処理
準シソーラス用語： *圧縮センシング ,  *対角行列 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： two-dimensional compressive sensing ,  directional remote sensing ,  linear array push-broom ,  block diagonal matrix ,  TV(total variation)

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)： 対角行列 ,  圧縮センシング ,  データ収集 ,  再構成