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J-GLOBAL ID：202202285550681098   整理番号：22A0202521

スペクトルおよび空間弁別器によるパンシャープニングのための生成敵対ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Generative Adversarial Network for Pansharpening With Spectral and Spatial Discriminators

著者 (4件)： Gastineau Anais (CNRS, UMR 5251, Bordeaux INP, Institut de Mathe ́matique de Bordeaux (IMB), University of Bordeaux, Talence, France) ,  Aujol Jean-Francois (CNRS, UMR 5251, Bordeaux INP, Institut de Mathe ́matique de Bordeaux (IMB), University of Bordeaux, Talence, France) ,  Berthoumieu Yannick (Laboratoire de Integration du Materiau au Systeme (IMS), CNRS, UMR 5218, Bordeaux INP, University of Bordeaux, Talence, France) ,  Germain Christian (Laboratoire de Integration du Materiau au Systeme (IMS), CNRS, UMR 5218, Bordeaux INP, University of Bordeaux, Talence, France)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.4401611.1-11  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： 高分解能多スペクトル画像を得るために,低解像度マルチスペクトル画像と高解像度パンクロマチック画像を融合させるため,パンシャープ化問題量を検討した。したがって,パンクロマチック画像の空間分解能とマルチスペクトル画像のスペクトル分解能の保存は,パンシャープ化問題にとって極めて重要である。それに対処するために,著者らは,生成敵対ネットワーク(GAN)フレームワークにおける双識別子に基づく新しい方法を提案する。最初の識別器は,画像の輝度と近赤外バンドを入力することによって画像のテクスチャを保存するために最適化され,第2の弁別器は彩色成分CbとCrを比較することによって色を保存する。このように,この方法は,異なる補完的タスクを持つ2つの識別子を訓練することを可能にする。さらに,これらの側面を強化するために,バイディスクリミネータに基づく提案方法とMDSSC-GAN SAMと呼ばれる方法は,発電機の損失関数における空間とスペクトル制約を考慮する。Ple’iadesとWorld View 3衛星画像上で行った実験に対するこの新しい方法の利点を示した。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： 最適化 ,  *弁別器 ,  損失関数 ,  *ネットワーク ,  クロム ,  輝度 ,  *スペクトル ,  近赤外線 ,  発色 ,  スペクトル分解 ,  スペクトル画像 ,  衛星利用画像 ,  高分解能 ,  空間分解能
準シソーラス用語： マルチスペクトル画像 , 【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 (3件)： スペクトル ,  弁別器 ,  敵対