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Study on Denoising and Unmixing of Hyperspectral Images Exploiting Spectral Linearity
https://kitakyu.repo.nii.ac.jp/records/624
https://kitakyu.repo.nii.ac.jp/records/6246e840a26-0d6e-419f-b314-fd592d891a34
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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(KKDE1117RM)甲第117号_ﾐﾔ ﾘｽﾞｷﾆﾔ (13.4 MB)
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| Item type | 学位論文 / Thesis or Dissertation(1) | |||||
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| 公開日 | 2018-05-21 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Study on Denoising and Unmixing of Hyperspectral Images Exploiting Spectral Linearity | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | eng | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | color line | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | spectral linearity | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | hyperspectral image | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | nuclear norm | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | denoising | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | unmixing | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | local spectral component decomposition | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_db06 | |||||
| 資源タイプ | doctoral thesis | |||||
| アクセス権 | ||||||
| アクセス権 | open access | |||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |||||
| その他（別言語等）のタイトル | ||||||
| その他のタイトル | スペクトルの線形性を考慮したハイパースペクトラル画像のノイズ除去とアンミキシングに関する研究 | |||||
| 言語 | ja | |||||
| 著者 |
ミヤ リズキニヤ
× ミヤ リズキニヤ |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | This study aims to generalize color line to M-dimensional spectral line feature (M>3) and introduce methods for denoising and unmixing of hyperspectral images based on the spectral linearity. For denoising, we propose a local spectral component decomposition method based on the spectral line. We first calculate the spectral line of an M-channel image, then using the line, we decompose the image into three components: a single M-channel image and two gray-scale images. By virtue of the decomposition, the noise is concentrated on the two images, thus the algorithm needs to denoise only two grayscale images, regardless of the number of channels. For unmixing, we propose an algorithm that exploits the low-rank local abundance by applying the unclear norm to the abundance matrix for local regions of spatial and abundance domains. In optimization problem, the local abundance regularizer is collaborated with the L2, 1 norm and the total variation. |
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| 学位名 | ||||||
| 学位名 | 博士(工学) | |||||
| 学位授与機関 | ||||||
| 学位授与機関識別子Scheme | kakenhi | |||||
| 学位授与機関識別子 | 27101 | |||||
| 学位授与機関名 | 北九州市立大学 | |||||
| 学位授与年月日 | ||||||
| 学位授与年月日 | 2018-03-24 | |||||
| 学位授与番号 | ||||||
| 学位授与番号 | 甲第117号 | |||||
| 著者版フラグ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
