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J-GLOBAL ID：201802273409721715   整理番号：18A0328052

受動ミリ波画像のための反復再重み付けブラインドデコンボリューション【Powered by NICT】

Iteratively reweighted blind deconvolution for passive millimeter-wave images

著者 (4件)： Fang Houzhang (National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University, Xi’an, 710071, PR China) ,  Shi Yu (School of Electrical and Information Engineering, Wuhan Institute of Technology, Wuhan, 430073, PR China) ,  Pan Donghui (School of Mathematical Sciences, Anhui University, Hefei, 230601, PR China) ,  Zhou Gang (State Key Laboratory of Material Processing and Die & Mould Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuahn, 430074, PR China)
資料名： Signal Processing  (Signal Processing)
巻： 138  ページ： 182-194  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0102B  ISSN： 0165-1684  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 受動ミリ波(PMMW)イメージングはしばしば回折限界と視覚と赤外放射と比較して長波長に起因するぼけと低分解能に悩まされている。さらに,観測された画像はシステム雑音と自然クラッタ雑音で劣化したが避けられない。ぼけと雑音は,実際の応用ではPMMW画像の能力を制限している。本研究では,高品質PMMW画像を得るために反復的に再重みづけブラインドデコンボリューション法を提案した。モデリング誤差と重み付きバイラテラル全変動正則化項に対してロバストな重み付き最小二乗データ忠実度項は変分ブラインドデコンボリューションフレームワークに組み込まれている。さらに,イメージングシステムの点像分布関数のための適切な平滑制約を課した。加えて,この方法の実用性を改善するために,著者らはデータから正規化パラメータを自動的に更新する式を導出した。シミュレーション画像と実画像に関する比較実験結果は,提案した方法は主観的測度および視覚品質の両者の観点から,最先端の方法より優れていることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *重みづけ ,  シミュレーション ,  最小二乗法 ,  *EHF波 ,  画像処理 ,  赤外線 ,  点像分布関数 ,  正則化 ,  視覚 ,  モデリング ,  雑音 ,  比較試験 ,  *画像 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *ブラインドデコンボリューション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ブラインドデコンボリューション ,  受動ミリ波画像 ,  反復再重み付け ,  ぼけ除去

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ミリ波 ,  反復 ,  重み付け ,  ブラインドデコンボリューション