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J-GLOBAL ID：202002290206863110   整理番号：20A0950387

L_1ノルムに基づく部分空間表現によるハイパースペクトル混合雑音除去【JST・京大機械翻訳】

Hyperspectral Mixed Noise Removal By $¥ell _1$-Norm-Based Subspace Representation

著者 (2件)： Zhuang Lina (Department of Mathematics, Hong Kong Baptist University (HKBU), Hong Kong) ,  Ng Michael K. (Department of Mathematics, The University of Hong Kong, Hong Kong)
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： 1143-1157  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： 本論文では,付加的混合雑音に対処できる新しいハイパースペクトル画像(HSI)雑音除去法を紹介した。すなわち,Gauss雑音,インパルス雑音,およびストライプの混合である。これは,通常,取得過程においてハイパースペクトル画像を劣化させる。提案した方法は,その低ランクと自己相似性特性に基づくコンパクトでスパースなHSI表現を完全に利用する。複雑な統計的分布を持つ混合雑音を扱うために,Gauss雑音除去に一般的に用いられるl_2データ忠実度を用いる代わりにロバストl_1データ忠実度を用いることを提案した。シミュレーションと実際のデータセットによる一連の実験において,提案した方法は最先端の方法と競合し,混合雑音除去のためのより良い結果をもたらした。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： *雑音 ,  Gauss雑音 ,  インパルス雑音 ,  ロバスト性 ,  *ノルム ,  自己相似性 ,  *雑音除去
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 ,  *部分空間 , 【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)： ノルム ,  空間表現 ,  ハイパースペクトル ,  雑音除去