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J-GLOBAL ID：202202253289316628   整理番号：22A0553777

空間対数スペクトル残差注意ネットワークを用いたマルチスペクトル画像のスペクトル超解像【JST・京大機械翻訳】

Spectral Super-Resolution of Multispectral Images Using Spatial-Spectral Residual Attention Network

著者 (3件)： Zheng Xiangtao (Key Laboratory of Spectral Imaging Technology CAS, Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Chen Wenjing (Key Laboratory of Spectral Imaging Technology CAS, Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Lu Xiaoqiang (Key Laboratory of Spectral Imaging Technology CAS, Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an, Shaanxi, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.5404114.1-14  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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： マルチスペクトル画像(MSI)のスペクトル超解像は,ハイパースペクトル画像(HSI)を得るためにMSIのスペクトル分解能を改善する。ほとんどの最近の研究は,MSIを2D行列に展開するスパース表現に基づいており,MSIの空間情報が十分に調査できないという結果となる。本論文では,HSIを再構成するためのMSIの空間およびスペクトル情報を同時に探索するために,空間光電子スペクトル残留注意ネットワーク(SSRAN)を提案した。提案したSSRANは,特徴抽出部分,非線形写像部分,および再構成部分から成る。最初に,入力MSIのマルチスペクトル特徴を特徴抽出部分で抽出した。第2に,非線形写像部分において,ハイパースペクトル特徴にマルチスペクトル特徴をマッピングするためのMSIの空間およびスペクトル情報を探索するために,空間光電子スペクトル残差ブロックを提案した。最後に,再構成部分において,2D畳込みを用いて,ハイパースペクトル特徴からHSIを再構成した。また,隣接スペクトルバンド間の相関を維持するために,再構成HSIを明確に制約するために,隣接スペクトル注意モジュールを設計した。提案したSSRANは,シミュレーションおよび実データベースの両者で最先端の方法より優れている。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 ,  畳込み ,  データベース ,  *ネットワーク ,  特徴抽出 ,  *残差 ,  *スペクトル ,  データ表現 ,  スペクトル分解 ,  二次元 ,  *超解像 ,  *スペクトル画像
準シソーラス用語： ハイパースペクトル ,  *多重スペクトル ,  ハイパースペクトル画像 ,  *マルチスペクトル画像 ,  スパース表現 , 【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 (6件)： 対数 ,  スペクトル ,  残差 ,  注意 ,  マルチスペクトル画像 ,  超解像