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文献
J-GLOBAL ID:201702280446219988   整理番号:17A1913645

マルコフ確率場を用いたロバストな一次元位相アンラッピング

Robust one dimensional phase unwrapping using Markov random fields
著者 (8件):
資料名:
巻: 117  号: 293(IBISML2017 35-89)  ページ: 77-84  発行年: 2017年11月02日 
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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衛星や航空機のセンサーを用いた地殻変動の計測では,干渉合成開口レーダーと呼ばれる技術が広く用いられている。その計測では変動量が位相差の定数倍として得られるが,位相差は-πからπの間に畳み込まれている。そのため,変動量を計算するためには,ラップされた位相データから2πの整数倍の不定性を取り除いた連続的な位相データを復元する処理が必要となる。これが位相アンラッピングと呼ばれる問題である。観測データには一般的に観測ノイズが含まれるが,-πとπの境界付近のデータに対しては,観測ノイズとラッピングによる不連続性を区別できなくなり,アンラッピングの精度が下がる。そこで本研究では,マルコフ確率場モデルを用いて観測画像の滑らかさ,観測ノイズ及びラッピングをモデル化し,ベイズ推論に基づいた位相アンラッピング法を提案する。提案法を人工データに対して適用し,観測ノイズが多い状況下においても,従来法と比較してロバストに推定できることを示す。(著者抄録)
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分類 (2件):
分類
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人工知能  ,  レーダ 
引用文献 (23件):
タイトルに関連する用語 (3件):
タイトルに関連する用語
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