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J-GLOBAL ID：201802228901136671   整理番号：18A1772005

相補的空間およびスペクトル分解能を持つ多重マルチバンド画像の融合【JST・京大機械翻訳】

Fusion of Multiple Multiband Images with Complementary Spatial and Spectral Resolutions

著者 (1件)： Arablouei Reza (CSIRO’s Data61, Pullenvale QLD 4069, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 6478-6482  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 著者らは,任意の数のマルチバンド,すなわち,パンクロ,マルチスペクトル,またはハイパースペクトル,同じシーンの画像を融合することを考察した。良く知られた順方向観測と線形混合モデル,ベクトル全変動ペナルティ,および適切な制約を用いて,この問題を凸最適化問題としてキャストした。全体の変動ペナルティは,自然画像が空間領域においてほとんど区分的に滑らかで,スペクトル領域において比較的少数の典型的な特徴,すなわちエンドメンバーを含むという事前知識を利用することにより,根底にある逆問題の潜在的悪さに対処する。乗算器の交互方向法を用いて定式化凸型ではなく非平滑最適化問題を解いた。実際のハイパースペクトルデータセットから構築されたマルチバンド画像による実験は,既存のアルゴリズムに対する提案アルゴリズムの性能優位性を実証した。これは,2つ以上のマルチバンド画像を融合するためにタンデムに使用する必要がある。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  ベクトル ,  最適化問題 ,  *スペクトル ,  *画像 ,  直列接続 ,  *多重化 ,  逆問題 ,  定式化 ,  ペナルティ
準シソーラス用語： 事前知識 ,  ハイパースペクトル ,  *マルチバンド ,  凸最適化問題 ,  総変動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多重 ,  マルチバンド ,  融合