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J-GLOBAL ID：201602237714212954   整理番号：16A1207885

スペックル雑音除去を用いたSAR画像におけるスーパピクセルベース海岸線抽出【Powered by NICT】

Superpixel-based coastline extraction in SAR images with speckle noise removal

著者 (6件)： Liu Xiaofang (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart City, Xiamen University, 361005, China) ,  Jia Hong (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart City, Xiamen University, 361005, China) ,  Cao Liujuan (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart City, Xiamen University, 361005, China) ,  Wang Cheng (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart City, Xiamen University, 361005, China) ,  Li Jonathon (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart City, Xiamen University, 361005, China) ,  Cheng Ming (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart City, Xiamen University, 361005, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IGARSS  ページ： 1034-1037  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： 合成開口レーダ(SAR)画像における海岸線抽出は,スペックル雑音に起因する基本的で挑戦的な課題である。本論文では,SAR画像における自動海岸線抽出のための新しい方法を提案した。著者らの方法では,著者等はK-平均法とスペックルノイズ除去方法を組み合わせて,海陸間の非類似性を増加させた。スペックルノイズに対するロバスト性を増強し,標的境界を維持するためには,従来の画素に基づく方法の画素の代わりに塩基性領域としてスーパーピクセルを扱った。最後に,適応しきい値は,これらの領域を分類海または土地に適用した。分類に基づいて,Canny検出器を用いて,海岸線を検出することである。SAR画像上で提案手法を評価し,スーパーピクセルベース改善された海岸線抽出法は,RGBチャネルを持つリモートセンシング画像に検証した。実験結果は,海岸線抽出への優れた性能を実証した。Copyright 2016 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： 検出器 ,  合成開口レーダ ,  チャネル ,  ロバスト性 ,  *海洋 ,  *画像 ,  画素 ,  土地 ,  平均法 ,  塩基性 ,  *海岸線
準シソーラス用語： リモートセンシング画像 ,  非類似性 ,  *SAR画像 ,  *スペックル雑音 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： スペックル雑音 ,  SAR画像 ,  海岸線