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J-GLOBAL ID：201702284804330648   整理番号：17A0346359

条件付き確率場モデルの制約の下でのリモートセンシング画像のファジィC平均クラスタリングアルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

A Modified FCM Classifier Constrained by Conditional Random Field Model for Remote Sensing Imagery

著者 (3件)： Wang Shaoyu (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University) ,  Jiao Hongzan (School of Urban Design, Wuhan University) ,  Zhong Yanfei (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University)
資料名： Cehui Xuebao  (Cehui Xuebao)
巻： 45  号： 12  ページ： 1441-1447  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： リモートセンシング画像には豊富な空間相関情報があるが,従来ののに基づくクラスタリングアルゴリズムは空間情報をクラスタ化することができず,クラスタリング結果はよくない。この問題に対して、本論文では、条件付確率場モデルの制約下でのファジィC平均クラスタリングアルゴリズムを提案し、近隣ピクセルの分類事前情報により、中心ピクセルの分類を制約し、空間相関情報を抽出し、二次条件付き確率場に基づき、スペクトル情報と空間相関情報を同時にクラスタリングした。また,環状信頼度反復アルゴリズムを用いて,画素分類の事後確率の大域的最適推定を得た。実験結果は,提案したアルゴリズムが効果的にオブジェクトの形状特徴を維持することができ,従来のアルゴリズムと比較して分類精度を改善することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 事後確率 ,  画素 ,  *曖昧さ ,  クラスタ化 ,  *アルゴリズム ,  *制約条件
準シソーラス用語： 分類精度 ,  形状特徴 ,  反復アルゴリズム ,  事前知識 ,  空間情報 ,  空間相関 ,  *クラスタリングアルゴリズム ,  *リモートセンシング画像 ,  *条件つき確率場 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： clustering for remote sensing imagery ,  fuzzy C-means ,  conditional random field ,  spatial correlation information

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 条件付き確率場 ,  モデル ,  制約 ,  リモートセンシング画像 ,  ファジィ ,  平均 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  提案