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J-GLOBAL ID：201502205221661398   整理番号：15A1115322

MRF(Markovランダム場)セグメンテーションと数学的形態学の融合による高分解能SAR(合成開口レーダ)画像のための道路抽出アルゴリズム【Powered by NICT】

Road Extraction Algorithm for High Resolution SAR Image by Fusion of MRF Segmentation and Mathematical Morphology

著者 (4件)： Chen Lifu (Coll. of Electrical & Information engineering Inst., Changsha Univ. of Sci. & Technol., Changsha) ,  Wen Jun (School of Computer & Communication Engineering, Changsha Univ. of Sci. & Technol., Changsha) ,  Xiao Hongguang (School of Computer & Communication Engineering, Changsha Univ. of Sci. & Technol., Changsha) ,  Pang Kechen (Coll. of Electrical & Information engineering Inst., Changsha Univ. of Sci. & Technol., Changsha)
資料名： Zhongguo Kongjian Kexue Jishu  (Zhongguo Kongjian Kexue Jishu)
巻： 35  号： 2  ページ： 17-24  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2246A  ISSN： 1000-758X  CODEN： ZKKJEK  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： 高分解能合成開口レーダ(SAR)画像から道路を抽出する問題を解決するために,Markov確率場(MRF)分割と数学的形態学処理を組み合わせたアルゴリズムは高分解能SAR画像に基づく高精度道路ターゲットを抽出するために提案した。ヒストグラム等化と増強Leeフィルタは,道路の端を高め,スペックル雑音を抑制するために使用した。2番目に,一次道路セグメントは反復条件付きモード(ICM)に基づくMRF(Markov確率場)によって実現した。第三に,数学的モルフォロジーは充填空と円滑な道路端をreoccupyに採用した。最後に,道路の幾何学的特性を採用して,誤警報を除去し,道路抽出の結果,偏心率,マトリックスと複雑さの程度などを得た。アルゴリズムは,道路を抽出するための二種の高解像度SAR画像を処理するために使用した。また結果は,道路抽出結果の90%以上である二実験で正しいことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *高分解能 ,  *セグメンテーション ,  *合成開口レーダ ,  *道路 ,  *画像 ,  *モルフォロジー
準シソーラス用語： 複雑性 ,  誤警報 ,  数学的モルフォロジー ,  スペックル雑音 ,  ヒストグラム等化 ,  高精度 ,  SAR画像 ,  Markov確率場 ,  *確率場 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 宇宙飛行体  (QK08000Y)

タイトルに関連する用語 (11件)： MRF ,  ランダム場 ,  セグメンテーション ,  数学 ,  形態学 ,  融合 ,  高分解能 ,  SAR ,  合成開口レーダ ,  道路抽出 ,  アルゴリズム