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J-GLOBAL ID：201702281678121483   整理番号：17A1921700

バックトラッキング最適化に基づく非線形ハイパースペクトル画像分解【JST・京大機械翻訳】

Nonlinear unmixing using backtracking optimization for hyperspectral images

著者 (3件)： Chen Lei (天津商業大学信息工程学院,天津300134;天津大学精密儀器与光電子工程学院,天津 300072) ,  Gan Shizhong (天津工業大学 電子信息工程学院,天津,300387) ,  Sun Qian (天津商業大学信息工程学院,天津,300134)
資料名： Hongwai yu Jiguang Gongcheng  (Hongwai yu Jiguang Gongcheng)
巻： 46  号： 6  ページ： 225-232  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2521A  ISSN： 1007-2276  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： ハイパースペクトル画像の混合精度をさらに向上させるために,バックトラッキング最適化に基づくハイパースペクトル画像の非線形混合アルゴリズムを提案したが,それは高いスペクトル画像のための非線形混合アルゴリズムを提供することができた。その後,非線形混合モデルに基づき,観測画像と再構成画像の間の再構成誤差を目的関数として,探索空間探索によって目的関数を最小値にする最適解を得るために,バックトラッキングアルゴリズムを用いた。探索過程において,バックトラッキングアルゴリズムの境界制御機構を用いて,高スペクトル画像の混合過程における制約条件を効果的に保証することができて,それによって,混合物の存在量と非線形パラメータの正確な推定を実現したことが示されたことが示されたことが示されたことが示されたことが示されたことが示されたことが示されたことが示された。合成ハイパースペクトル画像と実ハイパースペクトルリモートセンシング画像の混合実験により,提案したアルゴリズムが優れた混合性能を有し,非線形ハイパースペクトル画像混合アルゴリズムよりも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： *バックトラッキング ,  *スペクトル画像 ,  再構成 ,  アルゴリズム ,  目的関数 ,  *最適化 ,  *画像
準シソーラス用語： 最適アルゴリズム ,  ハイパースペクトル・リモートセンシング ,  非線形パラメータ ,  境界制御 ,  最適解 ,  探索空間 ,  再構成画像 ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ハイパースペクトル画像 ,  非線形非混合 ,  postnonlinearモデル ,  生体知能最適化 ,  バックトラッキング探索最適化アルゴリズム

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： バックトラッキング ,  最適化 ,  非線形 ,  ハイパースペクトル画像 ,  分解