文献

J-GLOBAL ID：201602264317340707   整理番号：16A0603920

多特徴検出と有向木ネットワークマッチングに基づくSAR(合成開口レーダ)画像レジストレーション【Powered by NICT】

SAR Image Registration Based on Multifeature Detection and Arborescence Network Matching

著者 (4件)： Hao Zhu (Int. Res. Center for Intell. Perception & Comput., Xidian Univ., Xi’an, China) ,  Wenping Ma (Int. Res. Center for Intell. Perception & Comput., Xidian Univ., Xi’an, China) ,  Biao Hou (Int. Res. Center for Intell. Perception & Comput., Xidian Univ., Xi’an, China) ,  Licheng Jiao (Int. Res. Center for Intell. Perception & Comput., Xidian Univ., Xi’an, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 13  号： 5  ページ： 706-710  発行年： 2016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： ,特徴マッチングのための特徴検出と有向木ネットワーク整合(ANM)の二人のオペレータを含む新しい合成開口レーダ(SAR)画像レジストレーション法を提案した。SARスケール不変特徴変換(SIFT)とR-SIFT,二人のオペレータはSAR画像中のコーナ点とテクスチャ点を検出することができた。このプロセスはSAR画像に同時に二種類の特徴情報の保存の利点を有している。ANMアルゴリズムはマッチング対を発見するための二段階プロセスを有している。バックボーンネットワークと分枝ネットワークは連続的に構築した。ANMアルゴリズムは特徴制約を組み合わせた特徴点間の空間関係と元のバージョンよりも整合対と高いサブピクセルマッチング精度の大きな数を有していた。種々のSAR画像上での実験結果は,提案した方法が研究された他の手法よりも優れた性能を提供することを示した。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： 制約条件 ,  オペレータ ,  *マッチング ,  *画像 ,  基幹回線 ,  *ネットワーク ,  アルゴリズム ,  *合成開口レーダ
準シソーラス用語： 空間的相関関係 ,  特徴点 ,  テクスチャ ,  SAR画像 ,  特徴マッチング ,  *特徴検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 合成開口レーダ(SAR) ,  有向木ネットワーク ,  画像レジストレーション ,  スケール不変特徴変換(SIFT)

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

タイトルに関連する用語 (5件)： 特徴検出 ,  マッチング ,  SAR ,  合成開口レーダ ,  レジストレーション