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J-GLOBAL ID：201702222580225226   整理番号：17A0356767

赤外マルチスペクトル画像の弾道ターゲット検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Ballistic target detection in infrared multispectral imagery

著者 (4件)： Huang Shucai (Air and Missile Defense College, Air Force Engineering University) ,  Ling Qiang (Air and Missile Defense College, Air Force Engineering University) ,  Wei Daozhi (Air and Missile Defense College, Air Force Engineering University) ,  Wu Xiao (Air and Missile Defense College, Air Force Engineering University)
資料名： Guofang Keji Daxue Xuebao  (Guofang Keji Daxue Xuebao)
巻： 38  号： 6  ページ： 142-147  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0569A  ISSN： 1001-2486  CODEN： GKDXEM  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： 赤外マルチスペクトル画像において,弾道ミサイルプルームは二つの大きな特徴を持ち,一つは強い赤外放射によるグレースケール差であり,二つは独特なスペクトル特性である。しかし,従来の単一バンド検出技術はプルームの強い放射特性を利用しているが,近年開発されたマルチスペクトル検出技術はプルームのユニークなスペクトル特性を利用している。ミサイルプルームの2つの特性を完全に利用するために,単一スペクトル検出技術とマルチスペクトル検出技術を結合して,3つの検出アルゴリズムを提案して,それらの利点と欠点を,検出効果,計算量,およびロバスト性の観点から詳細に分析した。人工合成赤外マルチスペクトル画像を用いて,実験結果は,単一スペクトルまたはマルチスペクトルを用いた検出アルゴリズムと比較して,融合アルゴリズムの検出性能がより良いことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  検出法 ,  計算量 ,  赤外線 ,  ロバスト性 ,  グレースケール ,  プルーム ,  *スペクトル
準シソーラス用語： 検出能 ,  スペクトル検出 ,  *多重スペクトル ,  スペクトル特性 ,  弾道ミサイル ,  *検出アルゴリズム ,  *マルチスペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ballistic target detection ,  single-band target detection ,  multispectral target detection ,  infrared multispectral imagery

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  赤外・遠赤外領域の分光法と分光計  (BD07042H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 赤外 ,  マルチスペクトル画像 ,  弾道 ,  ターゲット ,  検出アルゴリズム