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J-GLOBAL ID：201102261015595408   整理番号：11A0306511

セマンティック構造ツリーとリモートセンシング画像セグメンテーションへの応用

Semantic structure tree with application to remote sensing image segmentation

著者 (4件)： ZHANG Xiangrong (Xidian Univ., Xi’an, CHN) ,  PAN Xian (Xidian Univ., Xi’an, CHN) ,  HOU Biao (Xidian Univ., Xi’an, CHN) ,  JIAO Licheng (Xidian Univ., Xi’an, CHN)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 7830  ページ： 78301C.1-78301C.6  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： リモートセンシング画像の自動セグメンテーションは,以降の高レベル画像処理の成功への鍵である。しかし,リモートセンシング画像は複雑であり,従来の色,形状,テクスチャなどの低レベル特徴による方法は満足できる結果を生まない。それに対して,最近,画像セマンティック解析法が提案されている。これは画像の高レベルセマンティックスを抽出するものであり,これにドメイン固有知識(画像文法と呼ばれる)を組み合わせることにより画像の記述を構築するものである。画像文法は言語の文法と同じく高レベルセマンティックスを組み上げて画像全体に至る道を誘導するものである。文法の獲得は機械学習により行うことができる。本論文では,リモートセンシング画像表現のためにセマンティック構造ツリー(SST)を提案した。そして,これを用いて画像セグメンテーションを行った。SSTの葉は最小のセマンティック単位を表わし,それらがグループ化されてより大きなセマンティック単位を構成する。本論文では,テクスチャベース文法と輝度ベース文法を組み合わせている。実験結果も提示した。

シソーラス用語： *リモートセンシング ,  *セグメンテーション ,  意味論 ,  特徴選択 ,  テクスチャ処理 ,  ドメイン知識 ,  文法 ,  機械学習
準シソーラス用語： セマンティックス ,  *画像セグメンテーション ,  画像文法

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： リモートセンシング ,  画像セグメンテーション ,  応用