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J-GLOBAL ID：201702281227525266   整理番号：17A1345653

偏波SAR(合成開口レーダ)画像因数分解【Powered by NICT】

Polarimetric SAR Image Factorization

著者 (3件)： Xu Feng (Key Laboratory for Information Science of Electromagnetic Waves (MoE), Fudan University, Shanghai, China) ,  Song Qian (Key Laboratory for Information Science of Electromagnetic Waves (MoE), Fudan University, Shanghai, China) ,  Jin Ya-Qiu (Key Laboratory for Information Science of Electromagnetic Waves (MoE), Fudan University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 55  号： 9  ページ： 5026-5041  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： 本論文では,意味のある原子散乱体とそれらの対応する空間分布マップの辞書を同時に推定することを目的とした一般的な画像因数分解として偏光インコヒーレント目標分解の問題を再定式化した。モデルベースおよび固有値解析ベース両方の分割は,特定の制約の下での画像因数分解の特別な場合と見ることができる。画像因数分解の逆問題は,冗長符号化による等価非負行列因数分解(NMF)問題に変換することができる。様々な正則化による広範囲NMFアルゴリズムのを可能にする偏波画像解析に直接適用することができた。提案した画像因数分解の利点は,合成および実データの両者の上で実証した。スペックル低減と分類のような拡張応用は,提案した画像因数分解から利益を得ることができることを示した。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： *画像 ,  正則化 ,  偏光 ,  逆問題 ,  *因数分解 ,  アルゴリズム ,  定式化 ,  *偏波 ,  符号化 ,  画像分析 ,  *合成開口レーダ ,  空間分布
準シソーラス用語： 非負行列因子分解 ,  固有値解析 ,  モデルベース , 【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 (4件)： 偏波 ,  SAR ,  合成開口レーダ ,  因数分解