Spectral Fusion(스펙트럼 융합)란 무엇입니까?
Spectral Fusion 스펙트럼 융합 - The spectral fusion of laser-induced breakdown spectroscopy and mid-infrared spectroscopy data was coupled with a random forest technique for the quantitative for the quantitative analysis of soil pH. [1] We compare our DL results to our previous work with normalized difference vegetation index (NDVI) and IR region-based spectral fusion, and to traditional machine learning approaches. [2] Then, to take full advantage of all 21 available OLCI bands of the Sentinel-3 images, the extended image pair-based spatio-spectral fusion (EIPSSF) method is proposed in this paper to downscale the other 17 bands. [3] Hyperspectral fusion is more complex than traditional panchromatic and multispectral fusion. [4] We present a novel encryption method for multiple images in a discrete multiple-parameter fractional Fourier transform scheme, using complex encoding, theta modulation and spectral fusion. [5] Pansharpening refers to a spatio-spectral fusion of a lower spatial resolution multispectral (MS) image with a high spatial resolution panchromatic image, aiming at obtaining an image with a corresponding high resolution both in the domains. [6] We formulate multi-spectral fusion and denoising for the luminance channel as a maximum a posteriori estimation problem in the wavelet domain. [7] The experiments show that this method can make the fused image acquire high color fidelity and sharpness, it is robust to different sensors and features, and it can be applied to the panchromatic and multi-spectral fusion of high-resolution optical satellites. [8] This study proposes a novel deep residual network of spatial and spectral Fusion to merge the two available images for hyperspectral image super-resolution. [9] In this Note, spectral fusion is proposed as a concept to overcome this problem. [10] The spectral fusion by Raman spectroscopy and Fourier infrared spectroscopy combined with pattern recognition algorithm is utilized to diagnose thyroid dysfunction serum, and finds the spectrum with the highest sensitivity to further advance diagnosis speed. [11] Therefore, in this paper, the method of spatial–spectral fusion based on conditional random fields (SSF-CRF) for the fine classification of crops in UAV-borne hyperspectral remote sensing imagery is presented. [12] The proposed method is tested on two different problems: hyperspectral fusion/sharpening and fusion of blurred-noisy image pairs. [13] To solve this problem, the paper propose multi-band remote sensing image change detection method by spectral fusion and Markov Random Field. [14] We employ gradient domain guided image filtering (GGIF) to enforce effective spatial fusion of panchromatic and multispectral images, and the proposed scheme shows better spatial and spectral fusion than other fusion methods, such as projection substitution, detail injection and weighted combination models. [15] Final experiments are provided to show the satisfactory performance of the proposed method in spatial and spectral fusion, and the proposed method outperforms several pan-sharpening methods in both subjective results and objective assessments. [16] These two paths are further fused together using spatial-spectral fusion to give multiscaled RS image which is further given to a pretrained network for feature extraction. [17] In the field of spatial–spectral fusion, the variational model-based methods and the deep learning (DL)-based methods are state-of-the-art approaches. [18]레이저 유도 파괴 분광법과 중적외선 분광법 데이터의 스펙트럼 융합은 토양 pH의 정량 분석을 위한 정량을 위한 랜덤 포레스트 기법과 결합되었습니다. [1] 정규화 차이 식생 지수(NDVI) 및 IR 영역 기반 스펙트럼 융합을 사용한 이전 작업 및 기존 기계 학습 접근 방식과 DL 결과를 비교합니다. [2] 그런 다음 Sentinel-3 이미지의 사용 가능한 21개 OLCI 대역을 모두 활용하기 위해 본 논문에서는 나머지 17개 대역을 축소하는 EIPSSF(Extended Image pair-based spatio-spectral fusion) 방법을 제안합니다. [3] 초분광 융합은 기존의 범색성 및 다중 스펙트럼 융합보다 더 복잡합니다. [4] 우리는 복잡한 인코딩, 세타 변조 및 스펙트럼 융합을 사용하여 이산 다중 매개변수 분수 푸리에 변환 체계에서 여러 이미지에 대한 새로운 암호화 방법을 제시합니다. [5] Pansharpening은 낮은 공간 해상도 다중 스펙트럼(MS) 이미지와 높은 공간 해상도 팬크로마틱 이미지의 공간 스펙트럼 융합을 말하며, 두 영역 모두에서 해당하는 고해상도의 이미지를 얻는 것을 목표로 합니다. [6] 우리는 웨이블릿 영역에서 최대 사후 추정 문제로 휘도 채널에 대한 다중 스펙트럼 융합 및 잡음 제거를 공식화합니다. [7] 실험에 따르면 이 방법은 융합된 이미지가 높은 색 충실도와 선명도를 얻을 수 있고 다양한 센서와 기능에 견고하며 고해상도 광위성의 범색 및 다중 스펙트럼 융합에 적용될 수 있음을 보여줍니다. [8] 이 연구는 초분광 이미지 초해상도를 위해 사용 가능한 두 이미지를 병합하기 위해 공간 및 스펙트럼 융합의 새로운 깊은 잔차 네트워크를 제안합니다. [9] 이 노트에서는 이러한 문제를 극복하기 위한 개념으로 스펙트럼 융합을 제안한다. [10] 라만 분광법과 푸리에 적외선 분광법과 패턴 인식 알고리즘을 결합한 스펙트럼 융합을 활용하여 갑상선 기능 저하증 혈청을 진단하고 가장 민감도가 높은 스펙트럼을 찾아내어 진단 속도를 한층 더 높입니다. [11] 따라서 이 논문에서는 UAV 기반 초분광 원격 감지 영상에서 작물의 미세 분류를 위한 조건부 랜덤 필드(SSF-CRF)를 기반으로 하는 공간-스펙트럼 융합 방법을 제시합니다. [12] 제안된 방법은 초분광 융합/선명화 및 흐릿한 노이즈 이미지 쌍의 융합이라는 두 가지 다른 문제에 대해 테스트됩니다. [13] 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 스펙트럼 융합과 Markov Random Field에 의한 다중 대역 원격 감지 영상 변화 검출 방법을 제안한다. [14] 우리는 GGIF(Gradient Domain Guided Image Filtering)를 사용하여 Panchromatic 및 다중 스펙트럼 이미지의 효과적인 공간 융합을 시행하며 제안된 방식은 투영 대체, 세부 정보 주입 및 가중치 결합 모델과 같은 다른 융합 방법보다 더 나은 공간 및 스펙트럼 융합을 보여줍니다. [15] 공간 및 스펙트럼 융합에서 제안된 방법의 만족스러운 성능을 보여주기 위한 최종 실험이 제공되었으며, 제안된 방법은 주관적인 결과와 객관적인 평가 모두에서 여러 팬 선명화 방법보다 성능이 우수합니다. [16] 이 두 경로는 공간-스펙트럼 융합을 사용하여 함께 융합되어 다중 스케일 RS 이미지를 제공하며 이는 특징 추출을 위해 사전 훈련된 네트워크에 추가로 제공됩니다. [17] 공간-스펙트럼 융합 분야에서 변형 모델 기반 방법과 딥 러닝(DL) 기반 방법은 최첨단 접근 방식입니다. [18]
spectral fusion method 스펙트럼 융합 방법
To further improve the detection performance, we analyzed the existing multispectral fusion methods and proposed a novel multispectral channel feature fusion (MCFF) module for integrating the features from the color and thermal streams according to the illumination conditions. [1] Based on this, this paper proposes a heterogeneous spatio-temporal-spectral fusion method based on deep learning. [2] The proposed method is based on a physical degradation model, and combines polarization recovery and spectral fusion methods. [3]검출 성능을 더욱 향상시키기 위해 기존의 다중 스펙트럼 융합 방법을 분석하고 조명 조건에 따라 색상 및 열 스트림의 특징을 통합하는 새로운 다중 스펙트럼 채널 특징 융합(MCFF) 모듈을 제안했습니다. [1] 이를 바탕으로 본 논문에서는 딥러닝 기반의 이종 시공간 스펙트럼 융합 방법을 제안한다. [2] 제안된 방법은 물리적 열화 모델을 기반으로 하며 편광 복구 및 스펙트럼 융합 방법을 결합합니다. [3]
spectral fusion cnn
Experiment results on benchmark datasets validate that the proposed multi-level and multi-scale spatial and spectral fusion CNNs outperforms the state-of-the-art methods in both quantitative values and visual qualities. [1] This chapter provides a comprehensive description of not only the conventional optimization-based methods but also the recently investigated DCNN-based learning methods for HS image super-resolution, which mainly include spectral reconstruction CNN and spatial and spectral fusion CNN. [2]벤치마크 데이터 세트에 대한 실험 결과는 제안된 다중 수준 및 다중 규모 공간 및 스펙트럼 융합 CNN이 양적 값과 시각적 품질 모두에서 최첨단 방법을 능가함을 검증합니다. [1] 이 장에서는 기존의 최적화 기반 방법뿐만 아니라 최근에 연구된 HS 영상 초해상도 학습 방법에 대한 포괄적인 설명을 제공합니다. [2]
spectral fusion approach
However, the traditional spatial–spectral fusion approach is to use data in the same swath width that covers the same area and only considers the mutually constrained conditions between the spectral resolution and spatial resolution. [1] The main objectives of the study are developing of spatial-temporal-spectral fusion approach for multi-source data collected from the same geographical site; creating a new method for single image reconstruction from non-complementary information scene. [2]그러나 전통적인 공간-스펙트럼 융합 접근 방식은 동일한 영역을 포함하는 동일한 스와스 폭의 데이터를 사용하고 스펙트럼 해상도와 공간 해상도 사이의 상호 제약 조건만 고려하는 것입니다. [1] 연구의 주요 목적은 동일한 지리적 위치에서 수집된 다중 소스 데이터에 대한 공간-시간-스펙트럼 융합 접근 방식을 개발하는 것입니다. 보완되지 않은 정보 장면에서 단일 이미지 재구성을 위한 새로운 방법을 만듭니다. [2]