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J-GLOBAL ID：202202287829996844   整理番号：22A0202642

Cartoon-テクスチャ類似性を利用した変分パンシャープニング【JST・京大機械翻訳】

Variational Pansharpening by Exploiting Cartoon-Texture Similarities

著者 (4件)： Tian Xin (Electronic Information School, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Chen Yuerong (Electronic Information School, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Yang Changcai (College of Computer and Information Science, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou, China) ,  Ma Jiayi (Electronic Information School, Wuhan University, Wuhan, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.5400416.1-16  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： パンシャープニングは,高空間分解能と高空間分解能の画像を生成するために,高空間分解能で低空間分解能とパンクロマチック(PAN)画像を持つマルチスペクトル(MS)画像を融合することを目的とする。本研究では,カルトオンテクスチャの類似性を利用して,変分パンシャープ化法を提案した。PAN画像の分解後に,漫画成分は,常に全体的構造情報を含み,一方,テクスチャ成分は,局所的にパターン化された情報を含んだ。これは,融合高空間分解能MS画像が,PANとMS画像からのカルトオンとテクスチャ成分の類似性をレバレッジした後に,大域的および局所的空間詳細(例えば,高次情報)を保存できる。そのような漫画-テクスチャ類似性を探索するために,再加重全変動項として定式化した勾配スパース性としてカルトオン類似性を記述する。一方,反復テクスチャパターンとして提示されるテクスチャ類似性に対するグループ低ランク制約を用いた。ダウンサンプル融合MS画像がMS画像と一致することに基づいて,スペクトル情報を保存するためのデータ忠実度項を組み込むことにより,著者らはさらに最適化問題としてパンシャープニングを定式化し,代替方向乗数法を用いて効率的に解く。広範な実験を一連の衛星データセットに関して行い,また,リモートセンシングにおける提案した方法の効率を検証するために,シミュレートした植生被覆変化実験を行った。定性的および定量的結果は,著者らの方法が視覚効果および客観的計量の両方に関して最先端のパンシャープ化方法より優れていることを実証した。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： *変分法 ,  最適化問題 ,  スペクトル ,  視覚効果 ,  リモートセンシング ,  類似性 ,  定式化 ,  パターン形成 ,  空間分解能
準シソーラス用語： 多重スペクトル ,  ダウンサンプリング ,  スパース性 ,  衛星データ ,  高空間分解能 ,  総変動 , 【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)： テクスチャ ,  類似性 ,  変分