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J-GLOBAL ID：202102211410544992   整理番号：21A2568734

マルチモードスーパーCMOSセンサに基づく高効率マイクロサテライト利用超解像アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

High-Efficiency Microsatellite-Using Super-Resolution Algorithm Based on the Multi-Modality Super-CMOS Sensor

著者 (9件)： Zhang Ke (Key Laboratory of 3D Information Acquisition and Application, MOE, Capital Normal University, Beijing 100048, China) ,  Zhang Ke (Engineering Research Centre of Spatial Information Technology, MOE, Capital Normal University, Beijing 100048, China) ,  Yang Cankun (Key Laboratory of 3D Information Acquisition and Application, MOE, Capital Normal University, Beijing 100048, China) ,  Yang Cankun (Engineering Research Centre of Spatial Information Technology, MOE, Capital Normal University, Beijing 100048, China) ,  Li Xiaojuan (Key Laboratory of 3D Information Acquisition and Application, MOE, Capital Normal University, Beijing 100048, China) ,  Li Xiaojuan (Engineering Research Centre of Spatial Information Technology, MOE, Capital Normal University, Beijing 100048, China) ,  Zhou Chunping (The Institute of Remote Sensing, Beijing 100011, China) ,  Zhong Ruofei (Key Laboratory of 3D Information Acquisition and Application, MOE, Capital Normal University, Beijing 100048, China) ,  Zhong Ruofei (Engineering Research Centre of Spatial Information Technology, MOE, Capital Normal University, Beijing 100048, China)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 14  ページ： 4019  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 理論から実践までの超解像技術の適用を実現し,マイクロサテライト空間分解能を改善するために,マイクロサテライトコンピュータの限られた操作容量に適応できるマルチモーダルスーパーCMOSセンサに基づく特別な超解像アルゴリズムを提案した。最初に,サブピクセル変位を有する高オーバーラップ比画像を得るために,26.56°(arctan12)の角度で回転したセンサによる斜めサンプリングモードを設計した。第二に,提案した超解像アルゴリズムを適用して,最終高解像度画像を再構成した。このセンサを備えた衛星は,この年に打ち上げられるので,従来のサンプリングのシミュレーションモードとセンサの斜めサンプリングも設計し,比較と実験データを得た。最後に,画像の超解像度品質,有効性,実用性,およびアルゴリズムの効率を評価した。実験の結果は,マルチモダリティスーパーCMOSセンサ斜めモードサンプリングと組み合わせた衛星利用超解像アルゴリズムが,画像の空間分解能を約2倍増加させることができることを示した。アルゴリズムは単純で非常に効率的であり,0.713s以内の2つの遠隔センシング画像の超解像再構成を実現し,それはマイクロサテライトに良い性能を持っている。Copyright 2021 The Author(s) 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 ,  シミュレーション ,  計算機シミュレーション ,  再構成 ,  *超解像 ,  センサ ,  多モード ,  コンピュータ ,  空間分解能 ,  *マイクロサテライト
準シソーラス用語： *高効率 ,  サブピクセル ,  高精細画像 ,  実用性 ,  リモートセンシング画像 ,  CMOSセンサ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： マルチモーダル性 ,  回転可能なセンサ ,  マイクロサテライト空間分解能 ,  斜めサンプリングモード ,  超分解能 ,  アルゴリズム工学

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (24件)：

• Wang, X.L. Super-Resolution Reconstruction Algorithm of Image Based on Neighborhood Learning and Sparse Atomic Clustering Dictionary. Ph.D. Thesis, Southeast University, Nanjing, China, 2016.
• Shen, H.F.; Ai, T.H.; Liu, Y.L.; Wang, Y. Development and application of super resolution image reconstruction technique. Meas. Control Technol. 2009, 6, 5-11.
• Dhérété, P.; Rougé, B. Image de-blurring and application to SPOT5 THR satellite imaging. In Proceedings of the 2003 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Toulouse, France, 21-25 July 2003.
• Skrbek, W.; Lorenz, E. HSRS: An infrared sensor for hot spot detection. SPIE’S Int. Symp. Opt. Sci. Eng. Instrum. 1998, 3437, 167-175.
• Sandau, R.; Braunecker, B.; Driescher, H.; Eckardt, A.; Hilbert, S.; Hutton, J.; Kirchhofer, W.; Lithopoulos, E.; Reulke, R.; Wicki, S. Design Principles of the LH Systems ADS40 Airborne Digital Sensor; ISPRS: Amsterdam, The Netherlands, 2000; p. 565.

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチモード ,  CMOSセンサ ,  高効率 ,  マイクロサテライト ,  超解像 ,  アルゴリズム