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J-GLOBAL ID：201802261098152148   整理番号：18A0093121

テンソルグループのスパース表現によるハイパースペクトル画像ノイズ除去アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Hyperspectral Image Denoising Based on Tensor Group Sparse Representation

著者 (3件)： Wang Zhongmei (電子科技大学 四川 成都 610054;中国科学院地理科学与資源研究所,北京 100101) ,  Yang Xiaomei (中国科学院地理科学与資源研究所,北京,100101) ,  Gu Xingfa (中国科学院遥感与数字地球研究所,北京,100101)
資料名： Cehui Xuebao  (Cehui Xuebao)
巻： 46  号： 5  ページ： 614-622  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2485A  ISSN： 1001-1595  CODEN： CEXUER  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： 本論文では,テンソルに基づくハイパースペクトルリモートセンシング画像の雑音低減のための新しい方法を提案した。ハイパースペクトル画像データは三次テンソルと見なすことができる。最初に,ハイパースペクトル画像を小さいテンソルブロックに分割し,次に,類似のテンソルブロックをクラスタ化し,クラスタ化したパケットをまばらに表現した。ハイパースペクトル画像の空間的非局所的自己相似性とスペクトル相関に基づいて,テンソル群のスパース表現モデルを一連の制約無し低ランクテンソルの近似問題に分解し,テンソル分解により解いた。シミュレーションと本当のハイパースペクトルデータに関する実験結果は,提案したアルゴリズムの有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ化 ,  自己相似性 ,  近似法 ,  *テンソル ,  *スペクトル ,  *アルゴリズム ,  雑音低減 ,  パケット ,  *画像
準シソーラス用語： ハイパースペクトルデータ ,  *ハイパースペクトル画像 ,  ハイパースペクトル・リモートセンシング ,  *画像雑音除去 ,  *ハイパースペクトル ,  *スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： hyperspectral image ,  tensor ,  sparse representation ,  nonlocal similarity

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： テンソル ,  グループ ,  スパース表現 ,  ハイパースペクトル画像 ,  ノイズ除去 ,  アルゴリズム