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J-GLOBAL ID：202202288650113910   整理番号：22A0397832

重み付き最小二乗により導かれたリモートセンシング画像強調のための輝度学習【JST・京大機械翻訳】

Luminance Learning for Remotely Sensed Image Enhancement Guided by Weighted Least Squares

著者 (7件)： Huang Zhenghua (Hubei Key Laboratory of Optical Information and Pattern Recognition, Wuhan Institute of Technology, Wuhan, China) ,  Zhu Zifan (Hubei Key Laboratory of Optical Information and Pattern Recognition, Wuhan Institute of Technology, Wuhan, China) ,  An Qing (Artificial Intelligence School, Wuchang University of Technology, Wuhan, China) ,  Wang Zhicheng (Hubei Key Laboratory of Optical Information and Pattern Recognition, Wuhan Institute of Technology, Wuhan, China) ,  Zhou Qin (School of Electronics and Information Engineering, Wuhan Donghu University, Wuhan, Hubei, China) ,  Zhang Tianxu (Hubei Key Laboratory of Optical Information and Pattern Recognition, Wuhan Institute of Technology, Wuhan, China) ,  Alshomrani Ali Saleh (Department of Mathematics, Mathematical Modelling and Applied Computation Research Group (MMAC), King Abdulaziz University, Jeddah, Saudi Arabia)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.8015705.1-5  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： 低/高または不均一輝度は,遠隔感知画像(RSI)の低いコントラストをもたらし,それらの内容を分析するのを困難にする。RSIsのコントラストを改善し,微弱な詳細を保存するために,本論文では,次の重要な部分を含む加重最小二乗(WLS)によって誘導される輝度を修正するための新しい強化フレームワークを提案した。最初に,WLSを採用することによって,画像をベース層と詳細層に分離した。次に,学習ネットワークを基底層強化のための輝度を修正するために提案する。次に,オリジナル画像と強化基底層を用いて,詳細層を改善するための増強演算子を計算した。最後に,出力画像を強化ベースと詳細成分の融合で得た。定量的および定性的実験結果は,提案した方法がコントラスト改善および詳細保存において,最先端技術よりも良好に機能することを示した。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： コントラスト ,  *最小二乗法 ,  *学習 ,  ネットワーク ,  *輝度 ,  *リモートセンシング
準シソーラス用語： *リモートセンシング画像 ,  コントラスト強調 , 【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 (5件)： 最小二乗 ,  リモートセンシング ,  画像強調 ,  輝度 ,  学習