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J-GLOBAL ID：202002263259983037   整理番号：20A1215420

線形混合スペクトルモデルハイパースペクトル圧縮センシング【JST・京大機械翻訳】

For hyperspectral compressed sensing method on linear mixed spectrum model

著者 (4件)： Wang Zhongliang (銅陵学院電气工程学院,銅陵,244061) ,  He Mi (陸軍軍医大学(第三軍医大学)生物医学工程与影像医学系,重慶,400038) ,  Ye Zhen (長安大学電子与控制工程学院,西安,710064) ,  Zhan Yongjian (陸軍軍医大学(第三軍医大学)生物医学工程与影像医学系,重慶,400038)
資料名： Yaogan Xuebao  (Yaogan Xuebao)
巻： 24  号： 3  ページ： 277-289  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0865B  ISSN： 1007-4619  CODEN： YXAUAB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ハイパースペクトル圧縮センシング(HCS)は,航空機搭載または衛星搭載ハイパースペクトルデータの貯蔵とリアルタイム伝送を解決するのに非常に重要である。現在、線形混合モデル(LMM)はHCSにうまく応用され、しかし、照明条件、地形変化及び大気作用などの影響により、得られた地物スペクトルが摂動し、HCS再建の品質向上が制限されている。LMMに基づいて,スペクトル補正項を導入してスペクトル摂動を修正し,スペクトル摂動修正LMM(SPC_LMM)を提案し,さらに,SPC_LMMに基づくHCS(HCS_SPC_LMM)法を提案した。オリジナルハイパースペクトル画像のスペクトル次元圧縮サンプリングにおいて,圧縮サンプリングデータに基づき,SPC_LMMをHCSの再構成に適用して,SPC_LMMにおける各成分の最適値を,交互方向乗数法(ADMM)を用いて,それぞれ推定した。最適ハイパースペクトル画像再構成品質を得た。実験結果は,HCS_SPC_LMMが他の典型的HCS方法より良い再構成品質を得ることができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 照明条件 ,  地物 ,  *スペクトル ,  再構成 ,  線形性 ,  スペクトル次元 ,  摂動 ,  画像再構成
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル ,  ハイパースペクトル画像 ,  最適値 ,  航空機搭載 ,  *圧縮センシング ,  衛星搭載 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  レーダ  (ND13010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 線形 ,  圧縮センシング