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J-GLOBAL ID：201802271742307955   整理番号：18A1816108

誘導フィルタリングとshearletスパースに基づくリモートセンシング画像融合アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A remote sensing image fusion algorithm based on guided filtering and shearlet sparse base

著者 (2件)： Wang Wei (長沙理工大学計算机与通信工程学院,湖南長沙410114;綜合交通運輸大数据智能処理湖南省重点実験室,湖南長沙410114) ,  Zhang Jiae (長沙理工大学計算机与通信工程学院,湖南長沙410114;綜合交通運輸大数据智能処理湖南省重点実験室,湖南長沙410114)
資料名： Jisuanji Gongcheng Yukexue  (Jisuanji Gongcheng Yukexue)
巻： 40  号： 7  ページ： 1250-1255  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2938A  ISSN： 1007-130X  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： リモートセンシング画像の空間解像度とスペクトル分解能が一致できない場合、マルチスケール変換とスパース表現を結合して、shearletスパース基底と誘導フィルタリングの共同作用によるリモートセンシング画像融合アルゴリズムを提案した。IHS融合モデルに基づいて,誘導フィルタをフィッティング処理に用い,次に,画像の高周波数サブバンド係数を,shearlet変換によって分解し,そして,全色画像の分解を,得た。低頻度サブグラフをスパース化し,最適スパース係数を得,スパース係数を画像ブロックの活躍度の大きい基準で置き換えて融合した。領域エネルギーおよび領域分散融合に基づいて,対応する高周波数サブグラフを処理し,そして,融合結果を,shearlet逆変換によって,得た。実験結果は,提案したアルゴリズムが画像の明瞭度とスペクトルの保存度を改善でき,画像の完全性と詳細の考慮において他のアルゴリズムより優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *フィルタ ,  *フィルタリング ,  完全性 ,  スペクトル ,  *アルゴリズム ,  逆変換 ,  カラー画像 ,  明瞭度 ,  基底 ,  HF【周波数】 ,  *画像
準シソーラス用語： サブバンド ,  スパース表現 ,  マルチスケール ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

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)： 誘導 ,  フィルタリング ,  リモートセンシング ,  画像融合 ,  アルゴリズム