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J-GLOBAL ID：201702217173262338   整理番号：17A0054680

ゴースト画像からの建築物閉塞検出【Powered by NICT】

Building Occlusion Detection From Ghost Images

著者 (5件)： Zhou Guoqing (Guangxi Key Laboratory for Geospatial Informatics and Geomatics, Guilin University of Technology, Guilin, China) ,  Wang Yuefeng (Guangxi Key Laboratory for Geospatial Informatics and Geomatics, Guilin University of Technology, Guilin, China) ,  Yue Tao (Guangxi Key Laboratory for Geospatial Informatics and Geomatics, Guilin University of Technology, Guilin, China) ,  Ye Siqi (Guangxi Key Laboratory for Geospatial Informatics and Geomatics, Guilin University of Technology, Guilin, China) ,  Wang Wei (Guangxi Key Laboratory for Geospatial Informatics and Geomatics, Guilin University of Technology, Guilin, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 55  号： 2  ページ： 1074-1084  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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： 都市真の正射投影写真作成のための新しい閉塞検出法を提案した。この新しい方法では,オクルージョン検出はゴースト画像を用いて実施した;この方法は,このため伝統的なZバッファ法におけるオクルージョン検出は真の正射写真(ゴースト画像発生を回避するために)の発生の間に行われるとはかなり異なっていた。提案手法では,まず各ゴースト画像と対応する建物閉塞の境界を記述する確立したモデルと,アルゴリズムは,建物の変位を用いたゴースト画像中に吸蔵された地域を同定するために適用した。この理論は,以前真の正射投影写真作成に適用されていない。実験結果は,本論文で提案した方法は擬オクルージョン検出を効果的に回避することができ,99.2%の成功率であり,従来のZバッファ検出法と比べて改善されたオクルージョン検出精度を提供することを示した。この方法の利点は,オクルージョン検出と真の正射投影写真作成を同時に行うの欠点を回避するということであり,これは偽可視性と偽閉塞が生じ代わりに,提案した方法は,ゴースト画像からオクルージョンを検出する,簡単で効果的な真の正射投影写真作成を提供した。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 ,  *閉塞 ,  オクルージョン ,  可視度 ,  都市 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 検出精度 ,  成功率 ,  正射写真 ,  *ゴーストイメージング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： ゴースト画像 ,  建築物 ,  閉塞