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J-GLOBAL ID：202202287900185156   整理番号：22A1105442

シルセッド畳込みLSTMに基づくマルチスペクトル画像圧縮アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multispectral Image Compression Algorithm Based on Silced Convolutional LSTM

著者 (6件)： Wang Kang (College of Astronautics, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Zhang Ning (National Key Laboratory of Science and Technology on Aircraft Control, AVIC Xian Flight Automatic Control Research Institute (Facri), Xian, China) ,  Hu Kedi (College of Astronautics, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Hu Kedi (National Key Laboratory of Science and Technology on Aircraft Control, AVIC Xian Flight Automatic Control Research Institute (Facri), Xian, China) ,  Cao Tongbo (College of Astronautics, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Cao Tongbo (National Key Laboratory of Science and Technology on Aircraft Control, AVIC Xian Flight Automatic Control Research Institute (Facri), Xian, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 878  ページ： 887-891  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： リモートセンシングイメージングに用いるマルチスペクトルイメージングは大量のデータを持ち,本論文ではマルチスペクトル画像圧縮のためのスライス畳込みLSTMに基づく深層学習法を提案した。他のアルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムはスペクトル間の類似性を考慮することによってマルチスペクトル画像をさらに圧縮し,スペクトル間冗長性を除去する。提案アルゴリズムは,符号器,復号器,エントロピー符号化および量子化器から成るエンドツーエンドフレームワークに基づいている。実験では,提案モデルのPSNRをJPEG2000と比較し,いくつかの異なるビットレートでアルゴリズムの性能を評価した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 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 ,  *畳込み ,  冗長性 ,  復号器 ,  画像処理 ,  *スペクトル ,  伝送速度 ,  符号器 ,  リモートセンシング ,  エンドツーエンド方式 ,  *スペクトル画像 ,  JPEG ,  画像符号化
準シソーラス用語： *多重スペクトル ,  ビットレート ,  エントロピー符号化 ,  *マルチスペクトル画像 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： スライス畳込みLSTM ,  マルチスペクトル画像 ,  スペクトル特性

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 畳込み ,  LSTM ,  マルチスペクトル ,  画像圧縮 ,  アルゴリズム