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J-GLOBAL ID：201702247175079199   整理番号：17A0343961

リモートセンシング画像マッチングのための特徴点検出オペレータの性能評価【JST・京大機械翻訳】

Performance Evaluation of Interest Point Detectors for Remote Sensing Image Matching

著者 (2件)： Ye Yuanxin (State-Province Joint Engineering Laboratory of Spatial Information Technology for High-Speed Railway Safety, Southwest Jiaotong University; Sichuan Engineering Research Center for Emergency Mapping & Disaster Reduction) ,  Shen Li (State-Province Joint Engineering Laboratory of Spatial Information Technology for High-Speed Railway Safety, Southwest Jiaotong University)
資料名： Xinan Jiaotong Daxue Xuebao  (Xinan Jiaotong Daxue Xuebao)
巻： 51  号： 6  ページ： 1170-1176  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2192A  ISSN： 0258-2724  CODEN： XJDXEW  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： 特徴点に基づくマッチング法では,特徴点検出は非常に重要なステップであり,マッチングの効果に直接影響する。リモートセンシング画像マッチング過程における特徴点演算子の選択基準を確立するために,本論文では,スペクトル,時間およびスケール(分解能)の3つの観点から,異なるタイプのリモートセンシング画像を実験データとして選択し,評価基準として特徴点を用いた。現在の主流のHARRIS-LAPLACE,HESSIAN-LAPLACE,DO GおよびM_SERの4つの特徴点検出演算子の性能評価を行い,各演算子の利点と欠点を分析した。実験結果は以下を示す。スペクトルと時間相において,HESSIAN-LAPLACEの平均反復率は40%に達し,その性能は最も良く,次はHARRIS-LAPLACEとDO Gであったが,M_SERの性能は相対的に弱かった。スケールに関して,M_SERは最も良い性能を示し,平均の反復率は35%に達し,次はHESSIAN-LAPLACEであったが,HARRIS-LAPLACEとDO Gの性能は弱かった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 評価基準 ,  スペクトル ,  *リモートセンシング ,  *性能評価 ,  分解能 ,  *マッチング ,  *オペレータ ,  選択基準
準シソーラス用語： 再現率 ,  *リモートセンシング画像 ,  *特徴点 ,  *画像マッチング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： remote sensing images ,  image matching ,  interest point detection ,  repeatability

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 (5件)： リモートセンシング ,  画像マッチング ,  特徴点 ,  オペレータ ,  性能評価