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J-GLOBAL ID：202002273057313364   整理番号：20A2277128

非凸スパースおよび低ランク制約によるハイパースペクトルアンミキシング【JST・京大機械翻訳】

Hyperspectral Unmixing Via Nonconvex Sparse and Low-Rank Constraint

著者 (8件)： Han Hongwei (Geomathematics Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu University of Technology, Chengdu, China) ,  Wang Guxi (College of Architecture and Environment, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Wang Maozhi (Geomathematics Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu University of Technology, Chengdu, China) ,  Miao Jiaqing (School of Computer Science and Technology, Southwest Minzu University, Chengdu, China) ,  Guo Si (School of Resources and Environment, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Chen Ling (Geomathematics Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu University of Technology, Chengdu, China) ,  Zhang Mingyue (Geomathematics Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu University of Technology, Chengdu, China) ,  Guo Ke (Geomathematics Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu University of Technology, Chengdu, China)
資料名： IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing  (IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing)
巻： 13  ページ： 5704-5718  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2259A  ISSN： 1939-1404  CODEN： IJSTHZ  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： 近年,スパース非混合は,純粋なピクセルの不在とハイパースペクトルシーンにおけるエンドメンバーの数の推定に関連したボトルネック問題を効果的に避けることができるので,大きな注目を集めている。継手-スパースモデルは,単一スパース非混合法より優れていた。しかし,関節-スパースモデルは,異なる構成端成分の境界上の画素に対するいくつかのエイリアシングアーチファクトを引き起こすかもしれない。この短所に対処するために,研究者は,低ランク表現に基づく多くの非混合アルゴリズムを開発し,それはデータの大域的構造の良い利用をした。さらに,スペクトルライブラリーの高い相互コヒーレンスは,スパース非混合の適用性に強く影響する。本研究では,スパース性と低ランクを課す組合せ制約を採用して,非凸結合スパース性と辞書剪定との低ランク非混合と呼ぶ新しいアルゴリズムを開発し,l_2,p混合ノルムを用いて豊度行列にスパース性を課し,また,ランクの近似として凸核ノルムの代わりに重み付きSchatten pノルムを採用した。キーパラメータpを0.4と0.6の間に設定し,良質なスパース解を生成した。提案したアルゴリズムの有効性を,シミュレーションおよび実際のハイパースペクトルデータセットの両方で実証した。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： アルゴリズム ,  コヒーレンス ,  適応性 ,  画素 ,  凸形 ,  有効性 ,  エイリアシング ,  *ノルム ,  アーチファクト
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル ,  スパース性 ,  高品質 ,  スペクトルライブラリ ,  ハイパースペクトルデータ ,  *ハイパースペクトルアンミキシング , 【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)： 凸 ,  制約 ,  ハイパースペクトルアンミキシング