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J-GLOBAL ID：201702273961485072   整理番号：17A0472954

近傍幾何学は静止衛星リモートセンシング画像のための特徴マッチング【Powered by NICT】

Neighborhood geometry based feature matching for geostationary satellite remote sensing image

著者 (5件)： Zeng Dan (Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks, Shanghai University, Shanghai, China) ,  Zhang Ting (Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks, Shanghai University, Shanghai, China) ,  Fang Rui (Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks, Shanghai University, Shanghai, China) ,  Shen Wei (Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks, Shanghai University, Shanghai, China) ,  Tian Qi (University of Texas at San Antonio, Texas, USA)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 236  ページ： 65-72  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,静止気象衛星から採取したリモートセンシング画像のレジストレーション大域的自己無撞着,階層的,高分解能地理学(GSHHG)データベースに焦点を当てた。が特徴マッチングの精度は重要な要素である。それを改善するために,著者らは三段階:近傍符号化,検証とフィッティングを含む近傍幾何学ベースの特徴マッチング方式を提案した。(1)近傍符号化は,記述的ビットマトリックスとしてGSHHGのランドマークを表し,確率ベースのエッジマップと二元幾何学ベースエッジマップへのリモートセンシング画像を定量化した。その結果,リモートセンシング画像とGSHHGにおける局所特徴の両方の勾配と形状類似性を測定することができる。(2)近傍検証は近傍における局所特徴間の空間的関係をコードし,異常値を発見することである。(3)近傍フィッティングは,近隣検証によって記録されたランドマークとGSHHGの海岸線に適合する想起を改善した。新しくアノテーション付き画像の25組の実験結果は,提案した方法は,マッチング精度に関していくつかの先行技術に競争力があることを示した。より,この方法は他のものより著しくより効率的であった。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 気象衛星 ,  *画像 ,  *静止衛星 ,  異常値 ,  高分解能 ,  *マッチング ,  海岸線 ,  地理学 ,  アノテーション ,  データベース ,  *幾何学
準シソーラス用語： 局所特徴 ,  ランドマーク ,  *特徴マッチング ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 特徴マッチング ,  近傍幾何学 ,  静止衛星リモートセンシング画像 ,  GSHHGデータベース

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 近傍 ,  幾何学 ,  静止衛星 ,  リモートセンシング画像 ,  特徴マッチング