文献

J-GLOBAL ID：201802246941872021   整理番号：18A1209009

ハイパースペクトル画像のための顕著性に基づくエンドメンバー検出【JST・京大機械翻訳】

Saliency-Based Endmember Detection for Hyperspectral Imagery

著者 (5件)： Wang Xinyu (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Zhong Yanfei (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Xu Yao (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Zhang Liangpei (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Xu Yanyan (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 56  号： 7  ページ： 3667-3680  発行年： 2018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： 本論文は,ハイパースペクトル画像を分析するための端成分抽出(EE)技術に焦点を合わせた。最初に,再構成誤差(REs)と豊度異常(AAs)(豊度制約を満たすことができない豊度)が,検出されていないエンドメンバーの抽出に有効であることを証明した。次に,エンドメンバオブジェクトの空間的連続性に従い,スパース分布による雑音または異常値と異なり,エンドメンバーはREおよびAAマップにおけるいくつかの顕著な領域に位置すると仮定した。顕著性に基づくエンドメンバー検出(SED)と呼ばれる新しいEEアルゴリズムを提案した。そこでは,視覚的顕著性モデルを導入して,AAとREマップに含まれる空間情報を調査し,解析した。特に,AAとREマップは視覚入力と見なされるが,エンドメンバーは視覚刺激として扱われる。SEDでは,純粋な画素仮定が成立すると仮定した。人間の視覚システムの特性に基づいて,提案した方法は,均一な領域におけるエンドメンバーを抽出することができるだけでなく,それは,その存在量が空間的に変化する可能性がある小さなターゲットを強調することもできた。さらに,空間情報が再構成において利用されるので,ハイパースペクトルシーンを表現するエンドメンバーの能力はEEの過程で自動的に考慮され,検出されたエンドメンバーは正確で信頼できる。シミュレーションと実際のハイパースペクトルデータの両方で得られた実験結果は,提案したアルゴリズムの長所と実行可能性を確認した。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： 画素 ,  再構成 ,  *透視図法 ,  連続性 ,  アルゴリズム ,  異常値 ,  雑音 ,  視覚
準シソーラス用語： ハイパースペクトルデータ ,  視覚システム ,  視覚刺激 ,  空間情報 ,  端成分抽出 ,  *ハイパースペクトル画像 , 【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 (2件)： ハイパースペクトル画像 ,  メンバー