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J-GLOBAL ID：201902262651613456   整理番号：19A2091067

近接領域におけるハイパースペクトル画像の次元縮小に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Dimensionality Reduction of Hyperspectral Image under Close Range

著者 (4件)： Yang Xin (Amy Engineering University) ,  Xu Wei-dong (Amy Engineering University) ,  Liu Heng (Amy Engineering University) ,  Zhu Li-yan (Amy Engineering University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CISCE  ページ： 171-174  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： ハイパースペクトル画像技術は,空間および画像バンドの両方におけるデータの詳細な分割を行うことができる。同時に,雑音因子の存在により,画像化によって形成されたデータは,いくつかの冗長性を持つ。データ冗長性とその後の解析プロセスに及ぼすその影響を調査するために,本論文は,ハイパースペクトル画像の空間相関とスペクトル間相関を含むデータ冗長性形成の機構を分析した。同時に,データ次元縮小のプロセスを検討した。長距離干渉因子を減少させるために,近距離画像の森林画像の雑音解析を実験中に実施し,モデルを用いて次元を低減した。結果は,処理したデータ次元が大いに減少して,品質改良がより明らかであることを示した。ハイパースペクトル画像次元縮小は,更なる計算解析のための有効な支援を提供できる。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： *スペクトル ,  *画像 ,  *次元縮小 ,  干渉 ,  雑音解析 ,  雑音 ,  冗長性 ,  長距離 ,  画像化
準シソーラス用語： 空間相関 ,  *ハイパースペクトル画像 , 【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 (3件)： ハイパースペクトル画像 ,  次元縮小 ,  研究