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J-GLOBAL ID：201802253478860172   整理番号：18A0518636

動的勾配スパース性と異方性スペクトル-空間全変動による画像融合【Powered by NICT】

Image fusion via dynamic gradient sparsity and anisotropic spectral-spatial total variation

著者 (5件)： Zheng Chao-Chao (School of Mathematical Sciences, University of Electronic Science and Technology of China, China) ,  Huang Ting-Zhu (School of Mathematical Sciences, University of Electronic Science and Technology of China, China) ,  Deng Liang-Jian (School of Mathematical Sciences, University of Electronic Science and Technology of China, China) ,  Zhao Xi-Le (School of Mathematical Sciences, University of Electronic Science and Technology of China, China) ,  Dou Hong-Xia (School of Mathematical Sciences, University of Electronic Science and Technology of China, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 1452-1456  発行年： 2017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： 本論文では,高空間分解能画像とマルチスペクトル画像の融合のためのスパース性に基づくモデルを開発した。与えられたモデルは動的勾配スパース性(DGS)と異方性スペクトル-空間全変動(ASSTV)の組み合わせに基づいている。提案したモデルを解くために乗算器(ADMM)をベースにしたアルゴリズムの交互方向法を設計した。既存アプローチとは対照的に,提案した方法がより空間的詳細を生み出すとともに良好なスペクトル情報を保存できる。実験結果は,提案手法が定量的におよび視覚の両者でいくつかの最先端画像融合法よりも優れており,リモートセンシング画像のパンシャープニング応用と自然カラー画像の核融合応用の両方の点でことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 核融合 ,  カラー画像 ,  *画像 ,  視覚 ,  *スペクトル ,  アルゴリズム ,  乗算器 ,  *異方性
準シソーラス用語： リモートセンシング画像 ,  最先端 ,  マルチスペクトル画像 ,  高空間分解能 ,  *画像融合 ,  *総変動 ,  *スパース性 , 【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 (6件)： 勾配 ,  スパース性 ,  異方性 ,  スペクトル ,  全変動 ,  画像融合