画像間変動を伴うハイパースペクトルおよびマルチスペクトル画像融合のための結合テンソル分解【JST・京大機械翻訳】

Borsoi Ricardo Augusto; Prevost Clemence; Usevich Konstantin; Brie David; Bermudez Jose Carlos Moreira; Richard Cedric

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220828752906 整理番号：21P0037831

画像間変動を伴うハイパースペクトルおよびマルチスペクトル画像融合のための結合テンソル分解【JST・京大機械翻訳】

Coupled Tensor Decomposition for Hyperspectral and Multispectral Image Fusion with Inter-Image Variability

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発行年： 2020年06月30日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年12月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

結合テンソル近似は,最近,ハイパースペクトルとマルチスペクトル画像の融合のための有望なアプローチとして出現し,強い理論的保証を有する最新の性能の状態を再現している。しかし,以前に提案したテンソルベース手法は,異なる観測画像が正確に同じ条件下で得られると仮定する。マトリックス因数分解ベースの定式化を用いて画像融合問題における画像間スペクトル変動を収容するために提案された最近の研究は,空間的に局所化された変動を説明しなかった。さらに,それは理論的保証を欠き,高い関連計算複雑性を持つ。本論文では,付加的モデルにおける空間的およびスペクトル的に局在化した変化の両方を考慮しながら,画像融合問題を考察した。最初に,モデルの一般識別可能性がそのような変化の存在によってどのように影響を受けるかを研究した。次に,高解像度画像と変動要因がTucker分解を許すと仮定して,2つの新しいアルゴリズムを,1つの純粋代数的で,もう1つは最適化手順に基づいて提案する。高解像度画像の正確な回復の理論的保証を両アルゴリズムに対して提供した。実験結果は,提案した方法が,より小さな計算コストで,画像間のスペクトルおよび空間変動の存在下で最先端の方法より優れていることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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