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J-GLOBAL ID：201702222630686759   整理番号：17A0457479

大規模高解像度海洋リモートセンシング画像における二重スケール背景Gaussモデル上の厚い雲領域検出【Powered by NICT】

Thick clouds region detection base on double scale background Gauss model in large scale high resolution ocean remote sensing images

著者 (4件)： Wen Li (ATR Key Laboratory of National Defense Technology, Shenzhen University, Key Laboratory of universities and colleges, Guangdong Province, Nanhai Ave 3688, 518060 Shenzhen, China) ,  Zhu Jihong (ATR Key Laboratory of National Defense Technology, Shenzhen University, Key Laboratory of universities and colleges, Guangdong Province, Nanhai Ave 3688, 518060 Shenzhen, China) ,  Pei Jihong (ATR Key Laboratory of National Defense Technology, Shenzhen University, Key Laboratory of universities and colleges, Guangdong Province, Nanhai Ave 3688, 518060 Shenzhen, China) ,  Wang Lixia (ATR Key Laboratory of National Defense Technology, Shenzhen University, Key Laboratory of universities and colleges, Guangdong Province, Nanhai Ave 3688, 518060 Shenzhen, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSP  ページ： 783-787  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目標検出における厚い雲干渉を減らすために,本論文では,大規模な高解像度海洋リモートセンシング画像のための二重スケール海洋背景Gaussモデルに基づく厚い雲領域検出法を提案した。最初に,本論文では,海水背景の統計的特性とH aarウェーブレット分解原理を用いた厚い雲を解析し,それらは異なるスケールで異なるを見出した。第二に,本論文では,海水背景のための二重スケールGaussモデルを確立し,そのパラメータを与える推定法。最後に,厚い雲領域検出法は海水背景モデルに基づいて提案した。実験結果は,提案した方法は厚い雲領域を効果的に検出できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 検出法 ,  *海洋 ,  海水 ,  干渉 ,  *高分解能
準シソーラス用語： 推定法 ,  統計的特性 ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 大規模 ,  高解像度 ,  海洋 ,  リモートセンシング画像 ,  スケール ,  背景 ,  Gaussモデル ,  雲領域