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J-GLOBAL ID：202202279977018899   整理番号：22A0396543

スペクトルライブラリのグループ構造を組み込んだスパース非混合のための非凸フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Nonconvex Framework for Sparse Unmixing Incorporating the Group Structure of the Spectral Library

著者 (4件)： Ren Longfei (Provincial Key Laboratory of Information Coding and Transmission, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) ,  Ma Zheng (Provincial Key Laboratory of Information Coding and Transmission, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) ,  Bovolo Francesca (Fondazione Bruno Kessler, Trento, Italy) ,  Bruzzone Lorenzo (Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, Trento, Italy)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.5506719.1-19  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： スパース非混合(SU)は,与えられたハイパースペクトル画像の各画素を最適にモデル化できるスペクトルライブラリー(前もって知られている)におけるスペクトルシグネチャの最適部分集合を見つける目的で,ハイパースペクトル解析に対して広く研究されている。通常,利用可能なスペクトルライブラリーは,グループにおけるスペクトル署名を組織化する。しかし,ほとんどの既存の戦略は,図書館における固有の特性を十分に利用していない。本論文では,スペクトルライブラリのグループ構造を組み込んだSUのための凸フレームワークを設計した。凸フレームワークは,乗算器(ADMM)の交互方向法の一次または二重形式のいずれかから導かれる2種類のアルゴリズムを含む。次に,凸フレームワークの収束特性を確立した。凸フレームワークに基づいて,新しい非凸フレームワークを非混合のために開発して,それは解法のスパース性を強化する新しい方法を提供した。非凸フレームワークのコアは,一般化収縮マッピングを利用した効率的な最小化のための非凸ペナルティ関数を設計することである。ペナルティ関数は,l_0ノルムのより近い近似と見なすことができる。模擬および実際のハイパースペクトルデータで行った実験は,非混合性能の改善および最先端の技術に関する解のスパース性の向上において,提案した非凸フレームワークの優位性および有効性を実証した。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 ,  乗算器 ,  *スペクトル ,  ペナルティ関数 ,  画素 ,  凸形 ,  有効性 ,  ノルム
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 ,  *スペクトルライブラリ ,  ハイパースペクトルデータ ,  分光シグネチャ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (4件)： スペクトルライブラリ ,  グループ構造 ,  凸 ,  フレームワーク