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J-GLOBAL ID：202102288094203208   整理番号：21A2436433

自動全変動ベース法を用いた熱画像の超解像【JST・京大機械翻訳】

Super-Resolution of Thermal Images Using an Automatic Total Variation Based Method

著者 (7件)： Cascarano Pasquale (Department of Mathematics, University of Bologna, 40127 Bologna, Italy) ,  Corsini Francesco (Department of Civil, Chemical, Environmental and Materials Engineering (DICAM), University of Bologna, 40136 Bologna, Italy) ,  Gandolfi Stefano (Department of Civil, Chemical, Environmental and Materials Engineering (DICAM), University of Bologna, 40136 Bologna, Italy) ,  Piccolomini Elena Loli (Department of Computer Science and Engineering, University of Bologna, 40127 Bologna, Italy) ,  Mandanici Emanuele (Department of Civil, Chemical, Environmental and Materials Engineering (DICAM), University of Bologna, 40136 Bologna, Italy) ,  Tavasci Luca (Department of Civil, Chemical, Environmental and Materials Engineering (DICAM), University of Bologna, 40136 Bologna, Italy) ,  Zama Fabiana (Department of Mathematics, University of Bologna, 40127 Bologna, Italy)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 10  ページ： 1642  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  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： 熱画像の比較的貧弱な空間分解能は,多くの熱リモートセンシング応用の限界である。この問題を緩和するための可能な解決策は超解像度であり,元のデータの放射測定内容を保存し,ターゲット表面の単一画像または多重画像が利用できる場合の両方に適用するべきである。この展望において,単一または多重画像のいずれかを扱うことができる新しい超解像アルゴリズムを提案した。それは,全変動正則化アプローチに基づいており,訓練データセットや先験的情報なしで,すべてのパラメータの完全な自動選択を実行する。シミュレーションを通して,発生した超解像度画像の精度を,熱および冷点における大域的統計的指標および温度誤差の解析の両方に関して評価した。アルゴリズムを試験し,空中および地上熱画像に適用した。結果と最先端の方法との比較は,得られた高分解能画像の品質と必要な計算時間の優れた妥協を確認した。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 ,  温度誤差 ,  多重化 ,  リモートセンシング ,  *超解像 ,  *熱画像 ,  正則化 ,  放射測定 ,  空間分解能
準シソーラス用語： 訓練データ ,  高精細画像 ,  *総変動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 超分解能 ,  熱画像 ,  正則化再構成 ,  全変動正則化 ,  自動正則化

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (37件)：

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• Ribeiro Gomes, K.; Hernández López, D.; Ortega, J.; Ballesteros, R.; Poblete, T.; Moreno, M. Uncooled thermal camera calibration and optimization of the photogrammetry process for UAV applications in agriculture. Sensors 2017, 17, 2173.
• Luhmann, T.; Piechel, J.; Roelfs, T. Geometric calibration of thermographic cameras. In Thermal Infrared Remote Sensing; Kuenzer, C., Dech, S., Eds.; Remote Sensing and Digital Image Processing; Springer: Dordrecht, The Netherlands, 2013; Chapter 2; Volume 17, pp. 27-42.
• FLIR. UltraMax-The Ultimate Resolution. 2018. Available online: https://www.flirmedia.com/flir-instruments/industrial/technical-notes/ultramax-technical-note.html (accessed on 16 November 2018). InfraTec GmbH. MicroScan Significantly Increases the Geometrical Resolution Capability of the ImageIR Camera Series. 2018. Available online: https://www.ndt.net/search/docs.php3?id=21250&content=1 (accessed on 16 November 2018).
• Feng, X.; Foody, G.; Aplin, P.; Gosling, S.N. Enhancing the spatial resolution of satellite-derived land surface temperature mapping for urban areas. Sustain. Cities Soc. 2015, 19, 341-348.

タイトルに関連する用語 (3件)： 全変動 ,  熱画像 ,  超解像