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J-GLOBAL ID：202202290837766813   整理番号：22A0397500

ハイパースペクトル画像のための重み付き全変動正則化ブラインドアンミキシング【JST・京大機械翻訳】

Weighted Total Variation Regularized Blind Unmixing for Hyperspectral Image

著者 (5件)： Song Hanjie (State Key Laboratory of Space Weather, National Space Science Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wu Xing (State Key Laboratory of Space Weather, National Space Science Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zou Anqi (Key Laboratory of Petroleum Resource Research, Institute of Geology and Geophysics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Liu Yang (State Key Laboratory of Space Weather, National Space Science Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zou Yongliao (State Key Laboratory of Space Weather, National Space Science Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.5507505.1-5  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： 超スペクトル非混合はハイパースペクトル画像(HSI)処理において重要な役割を果たす。過去数十年にわたって多数の非混合アルゴリズムが提案されている。本レターでは,ハイパースペクトルコミュニティにおいて多くの注目を集めているブラインドソース分離モデルに焦点を当てた。しかし,ブラインド非混合法の非凸性は,しばしば望ましくない解に悩まされる。したがって,追加仮定と正則化は,非混合性能を進めるのに必要である。本研究では,HSIのための新しい加重全変動正則化ブラインド非混合(wtvBU)を提案した。非凸スパース性誘導関数log-expを用いて,重み行列を構築し,画像シーンの空間文脈情報を保存しながら,豊度マップにおける円滑な遷移を促進した。提案したアルゴリズムを乗算器の交互方向法によって効率的に解いた。2つのベンチマークHSIに関する実験結果は,他の最先端の非混合アルゴリズムと比較して,wtvBUが競合性能を達成することを示した。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 ,  乗算器 ,  コミュニティ ,  *スペクトル ,  *正則化 ,  凸形 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 文脈情報 ,  *ハイパースペクトル ,  スパース性 ,  *ハイパースペクトル画像 ,  ブラインドソース分離 ,  *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)： ハイパースペクトル画像 ,  全変動 ,  正則化