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J-GLOBAL ID：202002230908762492   整理番号：20A0425943

SRF曲線と局所分散マッチング度に基づくマルチバンド画像融合【JST・京大機械翻訳】

Multiband Image Fusion Based on SRF Curve and Regional Variance Matching Degree

著者 (4件)： Wang Yuan-yuan (Key Laboratory for Advanced Optical Remote Sensing Technology of Beijing, Beijing Institute of Space Mechanics and Electricity, Beijing, China) ,  Wei Zhi-yong (Key Laboratory for Advanced Optical Remote Sensing Technology of Beijing, Beijing Institute of Space Mechanics and Electricity, Beijing, China) ,  Zheng Jun (Key Laboratory for Advanced Optical Remote Sensing Technology of Beijing, Beijing Institute of Space Mechanics and Electricity, Beijing, China) ,  Yu Sheng-quan (Key Laboratory for Advanced Optical Remote Sensing Technology of Beijing, Beijing Institute of Space Mechanics and Electricity, Beijing, China)
資料名： Springer Proceedings in Physics  (Springer Proceedings in Physics)
巻： 232  ページ： 315-324  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5066A  ISSN： 0930-8989  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多重スペクトル画像の空間分解能を最大限に維持し,高い空間分解能と最良のスペクトル特性保持による融合画像を得るために,多重バンド画像融合のプロセスの間にスペクトル応答関数を考慮した。高周波成分融合は面積分散整合度判定基準を採用し,低部分は加重平均基準を採用した。シミュレーション実験結果は,新しい融合法がスペクトル特性保持を強化する他の従来のアルゴリズムより効果的で,空間分解能がある程度改善されることを示した。この章のアルゴリズムは,リモートセンシング融合画像の空間分解能とスペクトル特性を強化する点で非常に重要である。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  リモートセンシング ,  *スペクトル ,  判定基準 ,  応答関数 ,  多重化 ,  ウェーブレット変換 ,  空間分解能 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 加重平均 ,  融合画像 ,  スペクトル特性 ,  マルチスペクトル画像 ,  *画像融合 ,  *マルチバンド , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： マルチバンド画像融合 ,  SRF ,  地域分散マッチング度 ,  IHS変換 ,  ウェーブレット変換

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)： SRF ,  曲線 ,  マッチング ,  マルチバンド ,  画像融合