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J-GLOBAL ID：201902210175888797   整理番号：19A2090165

潜在的低ランク表現とDWTに基づく赤外線弱-小ターゲット融合【JST・京大機械翻訳】

Infrared Weak-Small Targets Fusion Based on Latent Low-Rank Representation and DWT

著者 (5件)： Wang Xiaozhu (School of Astronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Yin Jianfei (Shanghai Institute of Spaceflight Control Technology, Shanghai, China) ,  Zhang Kai (School of Astronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Li Shayi (School of Astronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Yan Jie (School of Astronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 112681-112692  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 赤外画像における弱い小ターゲットの反バックグラウンド干渉の問題に対して,ターゲット抽出とテクスチャ詳細処理は画像融合アルゴリズムにおける重要なタスクである。単一バンド赤外データは,画像詳細と輪郭情報を完全に反映することができない。データの異なるバンドにはテクスチャ差があり,それはターゲットを認識することを困難にする。したがって,弱い小さなターゲットを明確に同定するために,二重バンドデータを融合することが必要である。これらの問題を解決するために,本論文では,潜在的低ランク表現(LatLRR)と離散ウェーブレット変換(DWT)を用いた効果的な画像融合フレームワークを提案した。まず第一に,すべてのソース画像を,顕著な特徴を抽出するために使用されるLatLRRによってL行列として訓練する。そして,元の画像はDWTによって高周波数と低周波数に分解される。次に,高周波部分を最大絶対値によって融合し,低周波部分を加重平均によって融合した。これに基づいて,訓練行列Lと高周波融合部分をコントラスト変調融合に用いた。最後に,融合画像を輪郭部分と特徴部分を結合することによって再構成した。実験結果は,提案した方法が客観的および主観的評価において最先端の性能を達成することを実証した。Copyright 2019 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： 干渉 ,  LF【周波数】 ,  画像 ,  アルゴリズム ,  再構成 ,  *赤外線 ,  主観評価 ,  赤外線画像 ,  絶対値 ,  コントラスト
準シソーラス用語： 融合画像 ,  加重平均 ,  離散ウェーブレット変換 ,  画像融合 ,  質感 , 【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)： 表現 ,  DWT ,  赤外線 ,  ターゲット ,  融合