講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-08-23 15:40
[若手招待講演]凸最適化に基づくハイパースペクトル画像復元 ○武山彩織(東工大) SIP2021-31 |
抄録 |
(和) |
ハイパースペクトル画像は,可視光外の情報を含む高解像度な波長情報を保持しており,人間の目には見えない物体の本質的特徴を可視化できるという特徴を持つ.そのため,様々な分野に対して大きな効果を発揮することが期待されている.しかし,この画像は,その高解像度な波長情報が故にノイズの影響を受けやすく,空間・波長方向の解像度の間にトレードオフが存在する.本講演では,ノイズのない高解像度なハイパースペクトル画像を復元する凸最適化に基づいたアプローチとそれを用いた応用研究について紹介する. |
(英) |
Hyperspectral (HS) images have high-resolution spectral information including invisible light, so they can visible the intrinsic characteristics of the scene object. Thanks to the property, the images are expected to be in various fields. However, HS images are easily affected by multiple types of noises because of less amount of incident light and have a tradeoff between spatial and spectral resolution. In this talk, we introduce about HS image restoration approach based on convex optimization. |
キーワード |
(和) |
ハイパースペクトル画像復元 / 凸最適化 / / / / / / |
(英) |
hyperspectral image restoration / convex optimization / / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 144, SIP2021-31, pp. 18-18, 2021年8月. |
資料番号 |
SIP2021-31 |
発行日 |
2021-08-16 (SIP) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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SIP2021-31 |