講演抄録/キーワード |
講演名 |
2023-12-15 09:30
時空間全変動正則化によるマイクロ波レーダ河川観測動画像復元 岡本充生・大原由暉・○村松正吾・安田浩保・早坂圭司(新潟大)・小野峻佑(東工大) |
抄録 |
(和) |
本稿では,時空間全変動正則化によるマイクロ波レーダ河川観測動画像の復元法を提案する.自然災害の代表として,大雨による河川氾濫の被害が挙げられる.今後もこのような災害が起こることが考えられ,常時河川の状態を把握することが求められる.そこで,本研究プロジェクトではマイクロ波レーダを用いた河川観測を開始した.マイクロ波レーダを用いた観測は天候に左右されず,昼夜連続した河川の水面起伏,流速の把握を目指している.しかしながら,この観測画像の品質は分解能やボケの観点から問題がある.そこで,本研究では河川流路の状態を詳細に得るための画像復元法を提案する.観測過程には,距離による反射強度の減衰と取得したデータを可視化する際に発生するボケを設定する.この問題に対して,先行研究において著者らは,測定点の平面座標と時間軸により構成されるデータのスナップショットに対し処理を行った.本稿では,時間軸の情報を考慮し時間解像度の向上を図る. |
(英) |
This report introduces a method for restoring microwave radar river observation images using spatiotemporal total variation regularization. Focusing on the impact of heavy rainfall-induced river overflow, a major natural disaster, observations using microwave radar are not affected by weather conditions. They aim to determine the surface undulation and flow velocity of rivers continuously, day and night. This research project utilizes microwave radar for weather-independent observations, aiming to capture continuous river surface fluctuations and flow velocities. However, image quality issues, such as low resolution and blurring, arise. The proposed image restoration method addresses these challenges, considering attenuation of reflection intensity and blurring during data visualization. In this report, the temporal resolution is improved by considering the time axis information. |
キーワード |
(和) |
マイクロ波レーダ / 画像復元 / 全変動正則化 / / / / / |
(英) |
Microwave radar / Image restoration / Total variation regularization / / / / / |
文献情報 |
映情学技報, vol. 47, no. 38, ME2023-101, pp. 29-32, 2023年12月. |
資料番号 |
ME2023-101 |
発行日 |
2023-12-07 (ME) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
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