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J-GLOBAL ID：201802275693979909   整理番号：18A1620703

L_0ノルムを用いた協調スパースハイパースペクトル非混合【JST・京大機械翻訳】

Collaborative Sparse Hyperspectral Unmixing Using $l_{0}$ Norm

著者 (4件)： Shi Zhenwei (Image Processing Center, School of Astronautics, Beihang University, Beijing, China) ,  Shi Tianyang (Image Processing Center, School of Astronautics, Beihang University, Beijing, China) ,  Zhou Min (Image Processing Center, School of Astronautics, Beihang University, Beijing, China) ,  Xu Xia (Image Processing Center, School of Astronautics, Beihang University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 56  号： 9  ページ： 5495-5508  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： 近年,ハイパースペクトル画像にまばらな非混合が適用されている。すべての観測された署名は既知のスペクトルライブラリからの少数のスペクトル(端成分)の線形結合であると仮定した。しかしながら,疎な非混合問題を直接(低レベルで解のスパース性を制御するためにl_0ノルムを使用する)はNP困難である。ほとんどの関連研究は凸緩和法に焦点を合わせているが,結果のスパース性と精度は十分に保証されていない。これらの環境の下で,本論文は,l_0ノルム(CSUnL0)を用いて,共同スパースハイパースペクトル非混合と呼ばれる新規アルゴリズムを提案して,それは,直接l_0問題を解明することを目的とした。最初に,それは,列-ハード閾値関数を導入した。列-ハード閾値関数は,乗算器の交互方向法を用いて,その近似ノルムの代わりにl_0ノルムを結合することを可能にした。凸緩和法と比較して,l_0ノルム制約は,スパース性とより正確な結果を保証した。さらに,CSNL0の反雑音能力も改善した。第二に,CSUnL0は,協力的制約として全体の地図を通して各々の端部メンバーの豊富さのl_2ノルムを使用して,それはハイパースペクトルデータの部分空間特性の利点を取り入れることができた。実験結果は,l_0ノルムがより多くのスパース解を得るのに寄与し,計算精度を強化するためにCSUnL0を助けることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： NP困難 ,  凸形 ,  *ノルム ,  アルゴリズム ,  近似法 ,  *スペクトル ,  雑音 ,  乗算器 ,  緩和法
準シソーラス用語： 計算精度 ,  閾値関数 ,  スパース性 ,  線形結合 ,  スペクトルライブラリ ,  ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (2件)： ノルム ,  協調