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J-GLOBAL ID：201802247987413001   整理番号：18A1442544

国産高衛星リモートセンシング画像変分融合手法【JST・京大機械翻訳】

A variational fusion method for remote sensing images of China’s domestic high-resolution satellites

著者 (3件)： Yin Feng (湖北省国土資源研究院,武漢,430071) ,  Meng Xiangchao (武漢大学資源与環境科学学院,武漢,430079) ,  Liang Peng (湖北省国土資源研究院,武漢,430071)
資料名： Guotu Ziyuan Yaogan  (Guotu Ziyuan Yaogan)
巻： 30  号： 2  ページ： 100-106  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2688A  ISSN： 1001-070X  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： 現在の全色/マルチスペクトル融合方法のため、国産の高衛星リモートセンシング画像データの特徴を考慮して、国産の高衛星リモートセンシング画像の変分融合方法を提案した。スペクトル勾配に基づく三次元スペクトルの高忠実度モデルを,融合画像バンド間のスペクトル関係の保存を考慮して構築し,そして,中国の高衛星全色画像のファジィ劣化のデータ特性を,提示した。ファジィ劣化の空間増強モデルを開発する。さらに,画像の事前知識と組み合わせて,融合目標関数を構築し,最後に,勾配降下法を用いて,融合画像を得た。高一号(GF-1)と高二号(GF-2)画像のデータにより、提案した融合方法に対して実験検証を行い、典型的なGSとの比較を行った。PRACSとATWT-M3などの融合方法はそれぞれ定性と定量の2つの方面から比較分析を行った。実験結果は,この融合法が,中国の高衛星画像データの特性を十分に考慮し,対照実験のいくつかの方法の中で最良の融合結果を得ることを示した。これは,マルチスペクトル画像の空間分解能を効果的に向上させ,スペクトル情報を非常によく維持できる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 空間分解能 ,  *画像 ,  定性分析 ,  カラー画像 ,  *変分法 ,  スペクトル ,  曖昧さ ,  三次元
準シソーラス用語： マルチスペクトル画像 ,  事前知識 ,  融合画像 ,  画像データ ,  *衛星リモートセンシング ,  多重スペクトル ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： fusion ,  multispectral image ,  panchromatic image ,  variational model ,  remote sensing

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)： 国産 ,  衛星リモートセンシング ,  変分 ,  融合 ,  手法