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J-GLOBAL ID：202002268713640238   整理番号：20A0268183

非局所的適合大域:ハイパースペクトル雑音除去のための統合パラダイム【JST・京大機械翻訳】

Non-Local Meets Global: An Integrated Paradigm for Hyperspectral Denoising

著者 (5件)： He Wei (RIKEN AIP) ,  Yao Quanming (4Paradigm) ,  Li Chao (RIKEN) ,  Yokoya Naoto (RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (AIP)) ,  Zhao Qibin (RIKEN)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CVPR  ページ： 6861-6870  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(HSI)雑音除去のための最先端技術として,非局所低ランクテンソル近似を開発した。残念ながら,それらの雑音除去性能はより多くのスペクトルバンドからほとんど利益を得ないが,これらの方法の実行時間は著しく増加する。本論文では,HSIがグローバルなスペクトル低ランク部分空間に存在し,各フルバンドパッチ群のスペクトル部分空間がこのグローバル低ランク部分空間に存在することを主張した。これにより,HSI雑音除去のための統一空間スペクトルパラダイムを提案した。新しいモデルが最適化するのが難しいので,交互最小化によって動機づけられた効率的アルゴリズムを開発した。これは,最初に低次元直交基底を学習することによって,そして,関連した減少した画像をノイズのあるHSIから行った。次に,非局所的低ランク雑音除去と反復正則化を開発して,それぞれ縮小画像と直交基底を精製した。最後に,合成と両方の実際のデータセットに関する実験は,優位性を実証した。Copyright 2020 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： 基底 ,  テンソル ,  最適化 ,  スペクトルバンド ,  *雑音 ,  直交性 ,  *スペクトル ,  近似法 ,  正則化 ,  *雑音除去
準シソーラス用語： 低次元 ,  部分空間 ,  実行時間 ,  ハイパースペクトル画像 ,  *ハイパースペクトル , 【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 (4件)： ハイパースペクトル ,  雑音除去 ,  統合 ,  パラダイム