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J-GLOBAL ID：201702241294599265   整理番号：17A0054819

改良SIFTと強化された特徴マッチングによるリモートセンシング画像レジストレーション【Powered by NICT】

Remote Sensing Image Registration With Modified SIFT and Enhanced Feature Matching

著者 (7件)： Ma Wenping (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation, Xidian University, Xi’an, China) ,  Wen Zelian (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation, Xidian University, Xi’an, China) ,  Wu Yue (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation, Xidian University, Xi’an, China) ,  Jiao Licheng (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation, Xidian University, Xi’an, China) ,  Gong Maoguo (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation, Xidian University, Xi’an, China) ,  Zheng Yafei (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation, Xidian University, Xi’an, China) ,  Liu Liang (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation, Xidian University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 14  号： 1  ページ： 3-7  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： スケール不変特徴変換アルゴリズムとその多くの変種は,特徴ベースリモートセンシング画像レジストレーションに広く用いられている。しかし,強度マッピングにおける有意差を示すことをいくつかの例における遠隔画像対のための十分に正確な対応を見出すことは困難である。本稿では,遠隔画像対間の画像強度の違いを克服するために導入した新しい勾配定義。,正しい対応付けの数を増加するため導入する位置,スケール,各キーポイントの配向を組み合わせることにより増強された特徴マッチング法。提案したアルゴリズムは,多重スペクトルと多重センサリモートセンシング画像で試験した。実験結果は,提案した方法が正しい対応および整列精度の数の点でいくつかの最先端の方法と比較して,マッチング性能を改善することを示した。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： *画像 ,  *マッチング ,  アルゴリズム ,  アラインメント
準シソーラス用語： マルチセンサ ,  多重スペクトル ,  有意差 ,  *リモートセンシング画像 ,  *特徴マッチング , 【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 (5件)： SIFT ,  強化 ,  特徴マッチング ,  リモートセンシング画像 ,  レジストレーション