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J-GLOBAL ID：202202238460899432   整理番号：22A0397541

点広がり関数効果を考慮した時空間超解像マッピング【JST・京大機械翻訳】

Spatiotemporal Super-Resolution Mapping by Considering the Point Spread Function Effect

著者 (3件)： Wang Peng (Key Laboratory of Radar Imaging and Microwave Photonics, Ministry of Education, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Shen Xun (Key Laboratory of Radar Imaging and Microwave Photonics, Ministry of Education, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Zhang Gong (Key Laboratory of Radar Imaging and Microwave Photonics, Ministry of Education, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.6001705.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  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： 同じ領域における適切な事前微細スペクトル画像(PFSI)によって提供される補助情報の助けを借りて,時空間超解像マッピング(SSM)は,単一時間画像だけに基づく従来の超解像写像(SM)モデルより,より大きなポテンシャルとより良い性能を示した。しかしながら,既存のSSMモデルの時間依存性は,通常,元の粗いスペクトル画像(OCSI)からの粗い分数画像とPFSIからの微細分数画像の間の関係を記述し,時間的依存性情報のスケールは,2つの分数画像の異なったスケールと特性のため正確で,豊富ではない。さらに,既存のSSMモデルは,通常,点拡散関数(PSF)効果を考慮しておらず,マッピング結果の精度に影響を及ぼす。上記の課題を解決するため,このレターは,PSF効果を考慮することにより,微細で粗いスケール時間依存性(FCSTD)に基づく一般的SSMモデルを提案した。実験結果は,提案したモデルがSSMモデルと同様に従来のSMモデルより良いマッピング結果を生成することを示した。Copyright 2022 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： 写像 ,  時間依存性 ,  *超解像 ,  スペクトル画像 ,  *点像分布関数

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 点広がり関数 ,  時空間 ,  超解像 ,  マッピング