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J-GLOBAL ID：202202256151287131   整理番号：22A0455246

リモートセンシングにおける教師なしマルチスペクトル画像融合のための生成モデル法【JST・京大機械翻訳】

A generative model method for unsupervised multispectral image fusion in remote sensing

著者 (2件)： Azarang Arian (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Texas at Dallas, Richardson, TX, USA) ,  Kehtarnavaz Nasser (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Texas at Dallas, Richardson, TX, USA)
資料名： Signal, Image and Video Processing  (Signal, Image and Video Processing)
巻： 16  号： 1  ページ： 63-71  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4946A  ISSN： 1863-1711  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,監視なしの訓練を含むリモートセンシングにおけるマルチスペクトル画像融合のための生成モデル法を提示した。この方法は学習の監視を容易にし,また画像融合を達成するために多目的損失関数を用いる。用いた損失関数は,スペクトルおよび空間歪の両方を組み込んだ。生成出力のスペクトルおよび空間歪みを最小化するために2つの識別器を設計した。3つの公共領域データセットを用いて広範な実験を行った。4つの縮小解像度と3つの完全解像度の客観的計量の間の比較結果は,いくつかの最近開発された方法に対して開発した方法の優位性を示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 弁別器 ,  損失関数 ,  分解能 ,  *スペクトル ,  *リモートセンシング
準シソーラス用語： *マルチスペクトル画像 ,  *画像融合 ,  *生成モデル ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 生成モデル ,  リモートセンシングにおける画像融合 ,  深層学習

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： リモートセンシング ,  教師 ,  マルチスペクトル画像 ,  融合 ,  生成モデル