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J-GLOBAL ID：201102230744872982   整理番号：11A1406828

マルチスケール特性に基づく高分解能SAR画像のターゲット認識の操作

Maneuvering target recognition of high resolution SAR images based on multi-scale feature

著者 (5件)： Liu Aiping (Electronic Engineering Coll., Navy Engineering Univ, Wuhan) ,  Fu Kun (KeyLaboratory of Technol. in Geo-spatial Information Processing and Application System, Inst. of Electronics ...) ,  Zhang Lili (KeyLaboratory of Technol. in Geo-spatial Information Processing and Application System, Inst. of Electronics ...) ,  You Hongjian (KeyLaboratory of Technol. in Geo-spatial Information Processing and Application System, Inst. of Electronics ...) ,  Liu Zhong (Electronic Engineering Coll., Navy Engineering Univ, Wuhan)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 32  号： 6  ページ： 1161-1166  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2068A  ISSN： 1001-506X  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： 現実のものは,マルチスケール特性を有して,対象物は特別なスケールの意味をなすだけであった。マルチスケール情報に基づくSAR画像におけるターゲット認証の方法を提案して,それにおいて,対象物の巨視的と小宇宙特性を,マルチスケール解析によって良く提示した。SAR画像を,ターゲットの形状情報を反映するために演繹的知識を導入することによってセグメント化した。マルチスケールGaborフィルタに対応するターゲットの種々の応答特性に従って,マルチスケールの間のマルチスケール情報と適切さを採用して,新規マルチスケール特性を抽出した。最後に,新規マルチスケール特性データベースを,ターゲット認証を誘導するために,ターゲットの方位角によって確立した。マルチスケール特徴抽出とターゲット認証を,MSTAR SARデータに関して試験した。この実験結果は,本方法の妥当性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *物体認識 ,  規模 ,  指数 ,  度 ,  電波画像 ,  高分解能 ,  解析 ,  フィルタ ,  データベース ,  セグメンテーション
準シソーラス用語： *ターゲット認識 ,  マルチスケール ,  SAR画像 ,  マルチスケール解析 ,  Gaborフィルタ ,  セグメント化 ,  実験結果

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチスケール ,  高分解能 ,  SAR画像 ,  ターゲット認識