論文の概要: Separable Quaternion Matrix Factorization for Polarization Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14039v1
- Date: Thu, 28 Jul 2022 12:27:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-29 13:03:25.486382
- Title: Separable Quaternion Matrix Factorization for Polarization Images
- Title（参考訳）: 偏光画像のための分離四元行列分解
- Authors: Junjun Pan and Michael K. Ng
- Abstract要約: 偏光信号に対する分離可能な低ランク四元数線形混合モデルを提案する。
実数空間における非負因子活性化行列の計算にはブロック座標降下アルゴリズムを用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.740961557338213
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Polarization is a unique characteristic of transverse wave and is represented
by Stokes parameters. Analysis of polarization states can reveal valuable
information about the sources. In this paper, we propose a separable low-rank
quaternion linear mixing model to polarized signals: we assume each column of
the source factor matrix equals a column of polarized data matrix and refer to
the corresponding problem as separable quaternion matrix factorization (SQMF).
We discuss some properties of the matrix that can be decomposed by SQMF. To
determine the source factor matrix in quaternion space, we propose a heuristic
algorithm called quaternion successive projection algorithm (QSPA) inspired by
the successive projection algorithm. To guarantee the effectiveness of QSPA, a
new normalization operator is proposed for the quaternion matrix. We use a
block coordinate descent algorithm to compute nonnegative factor activation
matrix in real number space. We test our method on the applications of
polarization image representation and spectro-polarimetric imaging unmixing to
verify its effectiveness.
- Abstract（参考訳）: 偏波は横波のユニークな特徴であり、ストークスパラメータによって表される。
偏光状態の解析は、情報源に関する貴重な情報を明らかにすることができる。
本稿では,偏波信号に対する分離可能な低ランク四元数線形混合モデルを提案する。我々は,ソース因子行列の各列が偏波データ行列の列と等しいことを仮定し,対応する問題を分離可能な四元数行列分解 (sqmf) と呼ぶ。
SQMFにより分解できる行列の性質について議論する。
四元数空間の原因子行列を決定するために、逐次投影アルゴリズムにインスパイアされた四元数連続投影アルゴリズム(QSPA)と呼ばれるヒューリスティックアルゴリズムを提案する。
QSPAの有効性を保証するため、四元行列に対して新しい正規化演算子を提案する。
実数空間における非負因子活性化行列の計算にはブロック座標降下アルゴリズムを用いる。
偏光画像表現と分光偏光画像アンミックスの適用性を検証するため,本手法を検証した。
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