文献

J-GLOBAL ID：202202267855435369   整理番号：22A0202701

スパース性強化畳込み分解:ブラインドハイパースペクトルアンミキシングのための新しいテンソルベースパラダイム【JST・京大機械翻訳】

Sparsity-Enhanced Convolutional Decomposition: A Novel Tensor-Based Paradigm for Blind Hyperspectral Unmixing

著者 (6件)： Yao Jing (School of Mathematics and Statistics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Hong Danfeng (German Aerospace Center (DLR), Remote Sensing Technology Institute (IMF), Wes&ling, Germany) ,  Xu Lin (Shanghai Em-Data Technology Company, Ltd., Institute of Artificial Intelligence, Shanghai, China) ,  Meng Deyu (School of Mathematics and Statistics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Chanussot Jocelyn (INRIA, CNRS, Grenoble INP, GIPSA-lab, GIPSA-lab Grenoble Alpes, Grenoble, France) ,  Xu Zongben (School of Mathematics and Statistics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.5505014.1-14  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： ブラインドハイパースペクトル非混合(HU)は,航空機搭載および衛星搭載センサによって収集されたハイパースペクトル画像(HSI)の分析における重要な構成要素として長い間認識されてきた。このようなブラインドソース分離スキームの高度に不良な問題とハイパースペクトルイメージングにおけるスペクトル変動の影響により,複雑なHSIを正確かつ効果的に混合する能力は,まだ限られている。この目的のために,本論文では,テンソルベース方式でHSIの空間光電子スペクトル情報を共同捕捉することにより,スパース性増強畳込み分解(SeCoDe)と呼ばれる新しいブラインドHUモデルを示した。SeCoDeは2つの展望から利益を得る。一方では,SeCoDeにおいて畳み込み演算を採用して,標的画素とその近傍の間の空間関係を局所的にモデル化して,それはスペクトル変動を効果的に対処できるスペクトル束によってよく説明することができた。他方,スペクトルドメインと共にHSIを分解することにより,物理的に連続スペクトル成分を維持する。スパース性強化正則化によって,乗算器(ADMM)ベースの最適化アルゴリズムの交互方向方式による代替最適化戦略を,効率的モデル推論のために考案した。3つの異なるデータセットで行った広範な実験は,以前の最先端の方法と比較して,提案したSeCoDeの優位性を示した。また,与えられた結果の再現を促進するためにhttps://github.com/danfenghong/IEEE_TGRS_SeCoDeでコードを解放する。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： 最適化 ,  *畳込み ,  *テンソル ,  最適化手法 ,  画像処理 ,  *スペクトル ,  画素 ,  捕獲 ,  正則化 ,  連続スペクトル
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル ,  *スパース性 ,  ハイパースペクトル画像 ,  ブラインドソース分離 ,  航空機搭載 , 【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)： スパース性 ,  強化 ,  畳込み ,  分解 ,  ブラインド ,  ハイパースペクトルアンミキシング