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J-GLOBAL ID：202202282795923036   整理番号：22A0397619

再サンプリング誘導画像モデルに基づく赤外線小ターゲット検出【JST・京大機械翻訳】

Infrared Small Target Detection Based on Resampling-Guided Image Model

著者 (2件)： Liu Yang (Yingcai Honors College, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Peng Zhenming (Laboratory of Imaging Detection and Intelligent Perception, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.7002405.1-5  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： 赤外ターゲット検出は,様々な臨界分野にとって非常に重要であるが,複雑な環境下で赤外線小ターゲットをロバストかつ迅速に検出することは,まだ重要な問題である。本論文では,再サンプリング誘導画像モデルに基づく新しい検出法を提案した。最初に,誘導画像フィルタリングに基づく新しい赤外線画像モデルを,通常使用される赤外線パッチ画像(IPI)モデルのための改良supplantとして導入した。著者らのモデルは,背景成分の低ランクの強化におけるIPIモデルの影響を近似し,ノイズ成分に対する好ましい抑制を提供する。さらに,特異値と非負性の部分和を採用して,バックグラウンド画像とターゲット画像をそれぞれ制約した。そのうえ,乗算器の交互方向方法を,モデルを効率的に解決するために採用する。一連の実験は,提案したアルゴリズムが他のベースラインと比較してよりロバストで効率的な検出性能を有することを示した。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 ,  *赤外線 ,  乗算器 ,  臨界 ,  検出法 ,  赤外線画像 ,  基準線 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *リサンプリング ,  検出能 ,  ターゲット検出 ,  特異値 ,  画像フィルタリング ,  雑音構成要素 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 再サンプリング ,  誘導 ,  モデル ,  赤外線 ,  ターゲット検出