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J-GLOBAL ID：202102281954151964   整理番号：21A0242063

スパースハイパースペクトルアンミキシングのための4方向空間正則化【JST・京大機械翻訳】

Four-directional spatial regularization for sparse hyperspectral unmixing

著者 (7件)： Ahmad Touseef (Space Applications Centre-ISRO, Ahmedabad, Gujarat, India) ,  Ahmad Touseef (Indian Institute of Science, Bangalore, Karnataka, India) ,  Lyngdoh Rosly Boy (Space Applications Centre-ISRO, Ahmedabad, Gujarat, India) ,  Sahadevan Anand S. (Space Applications Centre-ISRO, Ahmedabad, Gujarat, India) ,  Raha Soumyendu (Indian Institute of Science, Bangalore, Karnataka, India) ,  Gupta Praveen Kumar (Space Applications Centre-ISRO, Ahmedabad, Gujarat, India) ,  Misra Arundhati (Space Applications Centre-ISRO, Ahmedabad, Gujarat, India)
資料名： Journal of Applied Remote Sensing  (Journal of Applied Remote Sensing)
巻： 14  号： 4  ページ： 046511  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5080A  ISSN： 1931-3195  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： 要約。スパースハイパースペクトル画像(HSI)非混合の空間文脈情報をカプセル化するために,4方向全変動技術を提案した。従来のスパース全変動技法は,水平および垂直方向に沿った勾配情報を探索する。その結果,隣接画素内の高雑音レベルによる空間格差は,非混合では考慮されない。さらに,全変動による平滑化は,豊度マップの空間詳細を解読するかもしれない。この文脈において,スパース非混合のための4方向正則化技術(分割Augmented Lagrangian:4次元全変動,SUnSAL-4DTV)を提案した。4方向全変動スキームを高速Fourier変換領域に変換し,より高い計算要求を低減した。大規模最適化問題を解くために,交互方向-方法-乗算器ベースの反復方式を提案した。適応方式を導入して,より高速収束を確実にするための正則化パラメータを更新した。広範な数値シミュレーションを,シミュレーションおよび実際のハイパースペクトルデータセットの両方について行い,提案した方法のロバスト性を実証した。雑音のある(低信号対雑音比)HSIに関する比較解析は,最先端のアルゴリズムに対するSUnSAL-4DTVのロバスト性を示した。Copyright 2020 Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  アルゴリズム ,  雑音 ,  乗算器 ,  雑音指数 ,  画素 ,  平滑化 ,  *正則化 ,  高速Fourier変換 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  ハイパースペクトル画像 ,  総変動 ,  *ハイパースペクトルアンミキシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ハイパースペクトル画像 ,  スパースな非混合 ,  交互方向乗算器法 ,  全変動空間正則化

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 4方向 ,  正則化