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J-GLOBAL ID：201602259220258013   整理番号：16A0823982

赤外画像の顕著性検出におけるテクスチャの粗さと応用【JST・京大機械翻訳】

Application of texture coarseness in saliency detection of infrared image

著者 (5件)： Zhao Aigang (Department of Control and Engineering, The Second Artillery Engineering University) ,  Wang Hongli (Department of Control and Engineering, The Second Artillery Engineering University) ,  Yang Xiaogang (Department of Control and Engineering, The Second Artillery Engineering University) ,  Lu Jinghui (Department of Control and Engineering, The Second Artillery Engineering University) ,  Jiang Wei (Department of Control and Engineering, The Second Artillery Engineering University)
資料名： Guangxue Jingmi Gongcheng  (Guangxue Jingmi Gongcheng)
巻： 24  号： 1  ページ： 220-228  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2090A  ISSN： 1004-924X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 有意テクスチャ粗さの赤外画像検出アルゴリズムに基づく,低コントラスト赤外画像は,目標の顕著性検出は難しい解決する問題を提案した。まず,TAMURA粗さの原理を研究し,粗さに対して分析と評価を行い,新しい粗さ計算方法を提案した。次に,画像がスーパーピクセルの集合に分解するためスーパーピクセルの最大平均強度を計算し,差;最大平均強度差よりスーパーピクセルを定義する最適スケールを利用して,テクスチャの粗さとしての測定。最後に,スーパーピクセル領域均一エピタキシャルは,粗さの局所的コントラストとグレイ情報メトリックを利用して,赤外画像の有意。実験により提案アルゴリズムの有効性を検証した,結果:10%の雑音レベルの下で,本論文では粗さが不変のままである,粗さ特徴図の一貫性は比較的よく,しかしTAMURAの粗さ特徴図におけるノイズを有意に増加した。他の顕著性検出アルゴリズムと比較して,提案のアルゴリズムのヒット率が最も高く,0.752であった。このアルゴリズムは赤外画像のテクスチャ粗さ特徴をマイニングし,赤外画像の顕著性検出のために新しい特徴選択を提供する。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音指数 ,  特徴選択 ,  エピタクシー ,  不変性 ,  雑音 ,  コントラスト ,  アルゴリズム ,  *赤外線画像 ,  *画像
準シソーラス用語： ヒット率 ,  ホップ数 ,  検出アルゴリズム ,  *テクスチャ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Forward-looking Infrared(FILR) image ,  texture coarseness ,  super pixel ,  saliency detection

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 赤外画像 ,  テクスチャ ,  応用