文献

J-GLOBAL ID：201702221707104965   整理番号：17A0346915

領域類似性に基づくSAR画像分類のための方法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Terrain classification of SAR images based on Bhattacharyya similarity between regions

著者 (5件)： Zou Huanxin (College of Electronic Science and Engineering,National University of Defense Technology) ,  Qin Xianxiang (Information and Navigation College,Air Force Engineering University) ,  Zhou Shilin (College of Electronic Science and Engineering,National University of Defense Technology) ,  Kang Hongyan (College of Electronic Science and Engineering,National University of Defense Technology) ,  Ji Kefeng (College of Electronic Science and Engineering,National University of Defense Technology)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 38  号： 12  ページ： 2752-2757  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2068A  ISSN： 1001-506X  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： ピクセルに基づく従来の合成開口レーダ(SAR)画像分類法は,起伏の大きな変化を効果的に区別することができない。この問題を解決するために,本論文は,地域の類似性に基づくSAR画像分類のための方法を提案した。まず第一に,適切なSAR画像領域を得るために適切な画像分割技術を使用する。次に,BHATTACHARYYAの類似度を定義し,領域間の統計的類似度を記述し,対応するガンマ分布の解析式を導出した。最後に,画像領域を分類単位として,最大領域類似性基準に基づき,SAR画像分類を実現した。実際のSAR画像の分類結果により,提案方法は,画素ベースの最尤分類法およびサポートベクトルマシン法よりも優れており,そしてそれは,領域ベースの最小距離法より優れていた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  *画像 ,  最尤法 ,  画素 ,  合成開口レーダ ,  Γ分布 ,  *類似性
準シソーラス用語： 分類法 ,  類似度 ,  画像セグメンテーション ,  *画像分類 ,  *SAR画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： synthetic aperture radar(SAR) ,  terrain classification ,  Bhattacharyya similarity ,  Gamma distribution

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 類似性 ,  SAR画像 ,  分類 ,  提案