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J-GLOBAL ID：202202266032057433   整理番号：22A0287553

局所畳込みスパース表現に基づくPolSAR画像のマンメイドターゲット検出【JST・京大機械翻訳】

Man-Made Target Detection of PolSAR Image Based on Local Convolution Sparse Representation

著者 (3件)： Wang Xiao (Department of Information Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Zhang Lamei (Department of Information Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Zou Bin (Department of Information Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.4008405.1-5  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： PolSAR画像の操作目標検出は,リモートセンシングデータの応用の重要な部分であり,一般に,ターゲットは,画像の非常に少ない画素を占める。畳込みスパース表現(CSR)は,ターゲット検出を達成するためにPolSAR画像の偏波と空間情報を効果的に結合できることを証明した。しかし,事前知識の取得と背景のモデリングは難しい。さらに,解プロセスは乗算器(ADMM)アルゴリズムの交互方向法に強く依存し,新しいパラメータを導入し,高い計算複雑度を持つ。これらの問題を解決するために,本論文では,局所CSR(Local-CSR)に基づくPolSAR画像のための人工ターゲット検出法を提案した。本方法において,CSRに基づく偏波と空間情報を結合する新規目標検出フレームワークを提案して,目標辞書を局所CSRによって構築して,ADMM解法手順の前述の問題を避けて,最後にPolSAR画像の人工目標検出を実現した。完全偏波SARデータセットの2セットを用いて,性能を実証し,そして,実験結果は,提案した方法の能力と妥当性を証明した。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： アルゴリズム ,  検出 ,  *ターゲット ,  *畳込み ,  乗算器 ,  モデリング ,  *画像 ,  画素 ,  計算量 ,  偏波
準シソーラス用語： 空間情報 ,  事前知識 ,  ターゲット検出 ,  *スパース表現 ,  リモートセンシングデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込み ,  スパース表現 ,  ターゲット検出