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J-GLOBAL ID：201602281933643973   整理番号：16A0820208

連合確率密度空間のリモートセンシング変化検出法を適応【JST・京大機械翻訳】

Joint Probability Space Based Self-adaptive Remote Sensing Change Detection Method

著者 (4件)： Wu Wei (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology) ,  Shen Zhanfeng (Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences) ,  Wu Tianjun (College of Science, Chang’an University) ,  Wang Weihong (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology)
資料名： Cehui Xuebao  (Cehui Xuebao)
巻： 45  号： 1  ページ： 73-79  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2485A  ISSN： 1001-1595  CODEN： CEXUER  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： 多くの種類の因子による放射特性の変化が,閾値の変化検出法のノイズを引き起こす。本論文では,これに対して1つの連合確率密度空間のマルチ閾値を自己適応変化検出法を提案した。まず,画像を画素空間から変換する連合確率密度空間とし反復法を採用することによって,変化する物体の連合確率密度空間の異常値として定義し,そしてその抽出,次にオリジナル映像回写像後変化領域を決定する。2つの典型的応用を選び試験を行って,結果は本論文の方法が正答率と誤検出率と失敗検出率においてより良いロバスト性を持つ従来の方法より優れていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 異常値 ,  映像 ,  放射特性 ,  画素 ,  *確率密度 ,  写像 ,  雑音 ,  ロバスト性 ,  逐次近似 ,  *リモートセンシング
準シソーラス用語： 検出率 ,  誤検出率 ,  正解率 ,  自己適応 ,  *変化検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： unsupervised change detection ,  joint probability density ,  self-adaptive multi threshold ,  iterative method

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 確率密度 ,  リモートセンシング ,  検出法 ,  適応