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J-GLOBAL ID：202102225966583787   整理番号：21A0669818

大域的全変動正則化局所非凸低ランク行列近似によるハイパースペクトル画像復元【JST・京大機械翻訳】

Hyperspectral Image Restoration via Global Total Variation Regularized Local Nonconvex Low-Rank Matrix Approximation

著者 (3件)： Zeng Haijin (Northwest A&F University, College of Science,Yangling,P.R. China,712100) ,  Xie Xiaozhen (Northwest A&F University, College of Science,Yangling,P.R. China,712100) ,  Ning Jifeng (Northwest A&F University, College of Science,Yangling,P.R. China,712100)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IGARSS  ページ： 2312-2315  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： ハイパースペクトル画像(HSI)における混合雑音を除去するために,いくつかのバンドワイズ全変動(TV)正則化低ランク(LR)ベースモデルを提案した。通常,LR行列のランクは核ノルム(NN)を用いて近似される。NNは,特異値のL_1ノルムであるすべての特異値を加えることによって定義される。それは無視できない近似誤差をもたらし,その結果,得られた行列推定子は著しく偏った。さらに,これらのバンドワイズTVベースの方法は,別々の方法で空間情報を利用する。これらの問題に対処するために,著者らは,HSIにおける混合雑音を除去するため,空間光電子スペクトルTV(SSTV)正則化非凸局所LR行列近似(NonLLRTV)法を提案した。1つの観点から,HSIの局所LRを非凸L_γノルムを用いて定式化し,従来のNNよりも行列ランクに近い近似を提供した。他の側面から,HSIは大域的空間領域で区分的に滑らかであると仮定した。TV正則化は,平滑度の保存とGauss雑音の除去に有効である。これらの事実は,TV正則化とNonLLRの統合を鼓舞する。帯状TVの限界に対処するために,SSTV正則化を用いて,隣接バンドの大域的空間構造とスペクトル相関を同時に考慮した。実験結果は,局所的非凸ペナルティとグローバルSSTVの使用が,空間区分的平滑性と全体的構造情報の保存を強化することができることを示した。Copyright 2021 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： 光電子スペクトル ,  雑音 ,  立体構造 ,  *近似法 ,  Gauss雑音 ,  *スペクトル ,  *正則化 ,  推定量 ,  定式化 ,  ペナルティ ,  ノルム
準シソーラス用語： 空間情報 ,  *ハイパースペクトル画像 ,  空間領域 ,  特異値 , 【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 (7件)： 全変動 ,  正則化 ,  凸 ,  行列 ,  近似 ,  ハイパースペクトル画像 ,  復元