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J-GLOBAL ID：201802261896109658   整理番号：18A0706570

UWB短距離レーダのための完全偏波データを利用した距離点マイグレーションに基づく画像展開法【JST・京大機械翻訳】

Range-Point Migration-Based Image Expansion Method Exploiting Fully Polarimetric Data for UWB Short-Range Radar

著者 (4件)： Yamaryo Ayumi (Communication Systems Center, Mitsubishi Electric Corporation, Tokyo, Japan) ,  Takatori Tatsuo (Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications, Tokyo, Japan) ,  Kidera Shouhei (Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications, Tokyo, Japan) ,  Kirimoto Tetsuo (Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 56  号： 4  ページ： 2170-2182  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： 高距離分解能を有する超広帯域レーダは,光学カメラが適用できない短距離三次元イメージング応用における利用のための有望な技術である。最も効率的な三次元画像処理法の一つは,距離点移動(RPM)法であり,計算負荷,高精度,高空間分解能の観点から,合成開口レーダ法に対して明確な利点を持つ。しかしながら,不十分な開口サイズまたは角度が提供されるならば,これらの種類の方法は,ターゲット表面の大部分からの反射信号の不在のため,全体のターゲット構造を再構成することができない。RPMにより得られた三次元画像を拡張するために,本論文では,RPM特徴と完全偏光データベースの機械学習手法を組み込むことにより,画像拡大法を提案した。楕円体に基づく散乱解析とニューラルネットワークによる学習に続いて,この方法は,楕円体の部分の集合としてターゲット画像を表現し,再構成精度を犠牲にすることなく,RPM法により元の画像を著しく拡大する。三次元有限差分時間領域解析に基づく数値シミュレーションの結果は,画像拡大基準に関して提案した方法の有効性を検証した。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： *画像 ,  有限差分時間領域法 ,  開口 ,  ニューラルネットワーク ,  再構成 ,  合成開口レーダ ,  機械学習 ,  カメラ ,  三次元 ,  *レーダ ,  楕円体
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  画像拡大 ,  三次元画像 ,  三次元イメージング , 【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 (5件)： UWB ,  レーダ ,  偏波 ,  マイグレーション ,  展開法