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J-GLOBAL ID：202102216708416295   整理番号：21A2342314

改良スパース性ベース融合法によるパンシャープニング【JST・京大機械翻訳】

Pansharpening through an improved sparsity-based fusion method

著者 (2件)： Ghamchili Mehdi (Image Processing and Information Analysis Lab, Faculty of Electrical and Computer Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran) ,  Ghassemian Hassan (Image Processing and Information Analysis Lab, Faculty of Electrical and Computer Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran)
資料名： International Journal of Remote Sensing  (International Journal of Remote Sensing)
巻： 41  号： 6  ページ： 2159-2188  発行年： 2020年 
JST資料番号： B0645B  ISSN： 0143-1161  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,スパース性に基づくパッチワイズ法を提案して,パンクロマチック(PAN)画像と低解像度マルチスペクトル(LMS)画像を融合させた。スパース性ベースパンシャープ化法では,本論文の主要目標である融合画像の辞書とスパース係数の訓練プロセスを改善することは,融合結果に大きな影響を与える。本論文では,Markov確率場(MRF)ベース事前モデルを最大事後(MAP)推定に組み込むことにより得られるコスト関数を最小化することにより,融合画像を得た。本論文の貢献は,著者らの提案した事前モデルから導き出した。1)事前モデルは,考察したバンドの辞書の訓練プロセスにおける高分解能マルチスペクトル画像の考察したバンドに関連するPAN情報の一部のみを含む。また,辞書の訓練を改善するだけでなく,より正確なスパース係数を見つける。2)PAN画像の高周波情報も,分離項として訓練プロセスに関与する。この項は,融合画像上のPANとマルチスペクトル画像間のグレイレベルの非類似性の悪影響を緩和することにより,スペクトル歪を減少させる。提案方法の性能とPleiades,QuickBird,およびDEIMOS-2データに関する8つのよく知られた融合法の間の視覚的および定量的比較は,提案した方法の優位性を実証した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  HF【周波数】 ,  *スペクトル ,  費用関数 ,  高分解能
準シソーラス用語： Markov確率場 ,  多重スペクトル ,  *スパース性 ,  マルチスペクトル画像 ,  融合画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： スパース性 ,  融合