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J-GLOBAL ID：201702241514937507   整理番号：17A0457449

マルチスケールフラクタル次元に基づく搭載船顕著性検出アルゴリズム【Powered by NICT】

A multi-scale fractal dimension based onboard ship saliency detection algorithm

著者 (5件)： Li Wen-juan (China Academy of Space Technology, Beijing Institute of Spacecraft System Engineering, Beijing, 100094, China) ,  Zhao He-ping (China Academy of Space Technology, Beijing Institute of Spacecraft System Engineering, Beijing, 100094, China) ,  Guo Jian (China Academy of Space Technology, Beijing Institute of Spacecraft System Engineering, Beijing, 100094, China) ,  Wang Lu-yuan (China Academy of Space Technology, Beijing Institute of Spacecraft System Engineering, Beijing, 100094, China) ,  Yu Ji-yang (China Academy of Space Technology, Beijing Institute of Spacecraft System Engineering, Beijing, 100094, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSP  ページ： 628-633  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： 海域における船舶ターゲットの検出はリモートセンシング画像目標検出における重要な分野である。船舶と周辺地域である集合組織の非常に異なるので,テクスチャ特徴を用いた船を検出するための可能性のある解決策となる。船舶目標の検出を目指して,光学リモートセンシング画像の大シーンにおける新しい船舶ターゲット検出アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,海背景におけるマルチスケールフラクタル次元特徴の船舶ターゲットの目立ちやすさに基づいており,船舶ターゲットの検出は,視覚顕著性モデルの方法により実現した。本論文では,微分ボックスカウンティングアルゴリズムを用いて中小窓のフラクタル次元特徴の精度が改善された。本論文で提案した新しいアルゴリズムは,マルチスケールフラクタル次元特徴における自然バックグラウンドと人工物体の有意差に基づいている。,顕著なフラクタル特徴は中心周囲の差算術演算子を用いて得られたが,最終段階で必要である顕著性マップの正規化における標的を明らかにした。顕著性マップに基づいて海背景における船舶ターゲットの迅速検出を実現できた。実験結果は,海背景における船舶目標はこのアルゴリズムで正確に検出できることを示し,また誤警報率を効果的に低減した。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： 海域 ,  海洋 ,  *船舶 ,  正規化 ,  *フラクタル ,  微分 ,  集合組織 ,  *フラクタル次元 ,  演算 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 顕著性マップ ,  視覚顕著 ,  リモートセンシング画像 ,  *検出アルゴリズム ,  *マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： マルチスケール ,  フラクタル次元 ,  検出アルゴリズム