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J-GLOBAL ID：201702284733294117   整理番号：17A1548662

衛星画像の超解像のための画像の結合レジストレーションと点像分布関数の推定【Powered by NICT】

Joint image registration and point spread function estimation for the super-resolution of satellite images

著者 (3件)： Lv Zhen (Wuhan University, School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan, Hubei Province, 430079, PR China) ,  Jia Yonghong (Wuhan University, School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan, Hubei Province, 430079, PR China) ,  Zhang Qian (Hubei University, Faculty of Resources and Environmental Science, Wuhan, Hubei Province, 430079, PR China)
資料名： Signal Processing: Image Communication  (Signal Processing: Image Communication)
巻： 58  ページ： 199-211  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0844A  ISSN： 0923-5965  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像レジストレーションと点像分布関数(PSF)の推定は画像超解像(SR)の両方で重要な段階である。伝統的に,これらの二つのステップを独立に処理し,これは自然画像に適している。しかし,衛星画像,一般的に焦点面歪と記録していない宇宙船ジッタに苦しむ,それは満足な画像レジストレーションまたはPSF推定を達成することは常に困難である。,これら二つのプロセスによってもたらされる誤差はお互いに有意に影響を与え,その後の高分解能(HR)再構成の品質を劣化させる。本論文では,劣化した低解像度(LR)衛星画像の集合からHR画像を生成するために提案した新しい結合画像レジストレーションおよびPSF推定法。関節SRアプローチは,これらの二つの部分の組合せを最小化する凸最適化問題として定式化した。PSF推定とレジストレーションを同時に達成すると次第にを目的とした,異なるレベルにおける誤差を処理した。さらに,提案した方法は,幾何学的運動と放射差の両方を含む,より一般的な観測モデルモデルはさらに一般的なを採用した。さらに,交互最小化(AM)に基づく反復方式を同時低ランクと全変動(LRTV)正則化を介して提示コスト関数を解くために開発した。実験結果はシミュレートしたデータと実際の衛星画像の両方に関して,提案した方法の有効性を確認した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *画像 ,  宇宙飛行体 ,  品質 ,  *点像分布関数 ,  定式化 ,  ジッタ ,  *衛星利用画像 ,  費用関数 ,  高分解能 ,  *超解像 ,  最適化 ,  正則化 ,  再構成
準シソーラス用語： 観測モデル ,  自然画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 超解像 ,  画像レジストレーション ,  点は拡散関数の推定 ,  反復最適化 ,  交互最小化

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)： 衛星画像 ,  超解像 ,  レジストレーション ,  点像分布関数 ,  推定