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J-GLOBAL ID：202002284820318321   整理番号：20A0899884

リモートセンシング画像からの乗法縞雑音除去のための多重スケール強度伝搬【JST・京大機械翻訳】

Multiscale Intensity Propagation to Remove Multiplicative Stripe Noise From Remote Sensing Images

著者 (7件)： Cui Hao (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping, and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Jia Peng (China Satellite Navigation Office, Beijing, China) ,  Zhang Guo (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping, and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Jiang Yong-Hua (Shandong Aerospace Electro-Technology Institute, Yantai, China) ,  Li Li-Tao (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping, and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Wang Jing-Yin (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping, and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Hao Xiao-Yun (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 58  号： 4  ページ： 2308-2323  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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： センサの不安定性,暗電流,および他の因子は,ハイパースペクトルリモートセンシング画像においてしばしばストライプ雑音を引き起こすことがあり,実用的な目的でそれらの応用を厳しく制限している。以前の研究は,印象的な結果をもたらした多数のデストリッピングアルゴリズムを提案した。ほとんどのデストリッピングアルゴリズムは付加雑音の前提に基づいているが,いくつかの研究は乗法的なストライプ雑音に直接焦点を当てている。本論文は,OHS-01画像のストライプノイズの特性を完全に分析して,乗法的ストライプノイズ除去方法を提案した。具体的には,画像中の異なるカラムの放射測定正規化を行うことにより,ストライプ雑音を検討した。最初に,隣接カラムの相対利得係数を事前知識に基づいて分離した。第二に,画像柱の局所相対強度対応を,強度伝搬,強度接続などによって確立した。最後に,上記のプロセスをマルチスケール空間で繰り返し,蓄積利得補正係数マップを用いてオリジナル画像の放射を補正した。シミュレーションと実際のリモートセンシング画像データに関する広範な実験の結果は,提案方法がほとんどの場合に望ましい結果をもたらすことを示した。ある場合には,結果は,古典的アルゴリズムを用いて得られたものよりも,より良く,視覚的に,そして定量的にさえも,より良い。さらに,提案した方法は,高いロバスト性と効率を有した。したがって,それは工学応用の要求に適合できる。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 ,  *雑音 ,  視覚 ,  *乗算 ,  暗電流 ,  利得 ,  不安定性 ,  雑音低減 ,  センサ ,  放射測定 ,  正規化 ,  ロバスト性 ,  *雑音除去
準シソーラス用語： 事前知識 ,  *リモートセンシング画像 , 【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 (6件)： リモートセンシング画像 ,  乗法 ,  縞 ,  雑音除去 ,  多重スケール ,  伝搬