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J-GLOBAL ID：201702218910131911   整理番号：17A0379179

ハイパースペクトル画像におけるノイズの推定のための修正残留法【Powered by NICT】

Modified Residual Method for the Estimation of Noise in Hyperspectral Images

著者 (3件)： Mahmood Asad (School of Electrical and Information Engineering, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa) ,  Robin Amandine (School of Computer Science and Applied Mathematics, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa) ,  Sears Michael (School of Computer Science and Applied Mathematics, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 55  号： 3  ページ： 1451-1460  発行年： 2017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： 多くのハイパースペクトル画像処理アルゴリズム(例えば,検出,分類,端成分抽出など)を雑音におけるスペクトル又は空間的な相関を仮定して設計された一般的ではない。しかし,以前の研究は,異なるスペクトルバンドにおける雑音試料間の無視できない相関,特に隣接バンドにおける雑音の存在,と良く知られた固有次元推定アルゴリズムの大部分は相関雑音の存在下での貧弱な推定を与えることを示した。このように,雑音推定のためのスペクトル相関雑音の特別な場合に対処する必要がある。著者らは,本論文において,回帰残差に基づく一般的に使用されるハイパースペクトルノイズ推定アルゴリズムでは,スペクトル相関雑音によって著しく影響されることを,雑音相関に対してロバストであることが証明された修正アプローチを提案した。さらに,提案した方法は非相関雑音の場合でも古典的残差法と比較して雑音分散推定を向上させた。シミュレーション結果は,雑音中の高スペクトル相関がある場合,推定誤差は5倍時間で還元されることを示した。提案ピクセル雑音推定器は,雑音共分散行列の推定を必要とし,これに,雑音共分散行列を推定する方法を提案した。シミュレーション結果は,推定された雑音統計の使用を介して得られたピクセル雑音推定値は真の統計を用いて得られたものと同程度に良好であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 残差 ,  雑音 ,  ロバスト性 ,  相関雑音 ,  *スペクトル ,  画素 ,  スペクトルバンド
準シソーラス用語： 共分散行列 ,  推定誤差 ,  分散推定 ,  残差法 ,  雑音推定 ,  推定アルゴリズム ,  端成分抽出 ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： ハイパースペクトル画像 ,  ノイズ ,  推定 ,  残留