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J-GLOBAL ID：201802242125153525   整理番号：18A1681425

ハイパースペクトル超解像:多項式時間における正確な回復【JST・京大機械翻訳】

Hyperspectral Super-Resolution: Exact Recovery In Polynomial Time

著者 (3件)： Li Qiang (Department of Electronic Eng., The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China) ,  Ma Wing-Kin (Department of Electronic Eng., The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China) ,  Wu Qiong (Department of Electronic Eng., The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SSP  ページ： 378-382  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： ハイパースペクトルリモートセンシングにおいて,ハイパースペクトル超解像(HSR)問題は最近関心を集めている。簡単に言えば,問題は,いくつかの低いスペクトルと空間分解能測定から高いスペクトルと空間分解能を持つ超解像画像を回復することである。現在のHSR研究の多くは,実際にアルゴリズムと性能に重点を置いて,行列因数分解定式化を考慮している。他方では,因数分解モデルが真の超解像画像の証明可能な回復保証を備えているかどうかの疑問は,非常に少なく探求されている。本論文では,超解像画像のユニークで正確な回復が可能であるだけでなく,多項式時間でも実行できることを示した。ハイパースペクトル非混合の文脈で一般的に用いられる行列因数分解モデルを用いて,もしある局所スパース性条件が満たされるならば,真の超解像画像を構成する行列因子が簡単な二段階手順により回復できることを示した。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 ,  因数分解 ,  *スペクトル ,  画像 ,  空間分解能 ,  定式化 ,  *超解像
準シソーラス用語： スパース性 ,  行列因数分解 ,  ハイパースペクトル・リモートセンシング ,  多項式時間 ,  *ハイパースペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ハイパースペクトル ,  超解像 ,  多項式時間 ,  回復