文献

J-GLOBAL ID：201102231444257778   整理番号：11A0306480

Waveletと証拠理論に基づく極めて高い空間解像度パンクロマティック画像のセグメンテーション

Segmentation of very high spatial resolution panchromatic images based on wavelets and evidence theory

著者 (4件)： LEFEBVRE Antoine (CNRS/LIAMA, Beijing, CHN) ,  LEFEBVRE Antoine (COSTEL, CNRS, Rennes, FRA) ,  CORPETTI Thomas (CNRS/LIAMA, Beijing, CHN) ,  MOY Laurence Hubert (COSTEL, CNRS, Rennes, FRA)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 7830  ページ： 78300E.1-78300E.13  発行年： 2010年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  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： 画像セグメンテーションはコンピュータビジョンにおける多くの応用で重要である。極めて高い空間解像度(VHSR)を有するリモートセンシング画像においても多数のアプローチが開発されている。本論文では,ごく少数の入力パラメータしか必要としない濃淡画像に対して教師なしセグメンテーション法を提案した。これは,異なったサイズで,異なった形状の領域を切り出す。セグメンテーションは2段階からなる。最初に過剰にセグメンテーションされた画像を生成し,次の段階で,セグメンテーションされた領域を類似度に応じて合併する。この手法はWavelet変換と流域セグメンテーションアルゴリズムを組み合わせたものである。類似度はWavelet分解の各副帯域の係数の分布により表現されたテクスチャにより行う。こうして得られた多くの基準を,Dempster-Shafer融合を用いて融合する。いくつかの異なったセンサから得られたデータに対する実験結果を提示した。

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  *リモートセンシング ,  ウェーブレット変換 ,  不確実性 ,  空間分解能 ,  光センサ ,  衛星利用画像 ,  コンピュータビジョン ,  濃淡画像 ,  教師なし学習 ,  データ融合
準シソーラス用語： パンクロマチック立体視センサ ,  *画像セグメンテーション ,  空間的解像度 ,  高解像度 ,  証拠理論

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  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)： 証拠理論 ,  空間解像度 ,  セグメンテーション