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J-GLOBAL ID：201902265160416364   整理番号：19A2441980

変化検出のための構造意識中断SARイメージング法【JST・京大機械翻訳】

Structure-Aware Interrupted SAR Imaging Method for Change Detection

著者 (3件)： Gan Yi (The 10th Research Institute of CETC, Chengdu, China) ,  Cong Xunchao (The 10th Research Institute of CETC, Chengdu, China) ,  Yang Yue (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 136391-136398  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： 目標シーンの連続性構造を利用することによって,変化検出のための中断合成開口レーダ(SAR)画像の問題を本論文で研究した。多機能現代レーダに課された時間制約は,gaped SARデータ収集をもたらす。これは,信頼できるコヒーレント変化検出(CCD)を劣化させる劣化画像をもたらす。本論文では,スパースBayesフレームワークを用いて欠落データを外挿した。特に,スパースターゲットシーンの固有クラスタ化構造は,構造認識Bayes priorにより特徴付けられる。次に,変分Bayes推定(VBI)を用いて,スパース係数の近似事後を推定した。最後に,得られた複雑な画像にコヒーレンス推定器を適用することによってCCD画像を得た。画像処理における構造情報に基づいて,考案した方法は,弱い散乱体を保存し,より少ない測定で人工点を抑制する利点を提供する。実験結果を提示して,提案したアルゴリズムの有効性と優位性を実証した。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： クラスタ化 ,  散乱体 ,  近似法 ,  画像 ,  合成開口レーダ ,  レーダ ,  コヒーレンス ,  有効性 ,  *画像処理 ,  アルゴリズム ,  連続性 ,  データ収集
準シソーラス用語： スパース ,  多機能 ,  *変化検出 , 【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)： 変化検出 ,  意識 ,  中断 ,  SAR ,  イメージング