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J-GLOBAL ID：201602204158082979   整理番号：15A1252183

リモートセンシング画像のマルチスケールセグメンテーションのための最小スパンニング木に基づく改良されたアルゴリズム【Powered by NICT】

An Improved Algorithm Based on Minimum Spanning Tree for Multi-scale Segmentation of Remote Sensing Imagery

著者 (5件)： Li Hui (Key Lab. of Digital Earth Sci., Inst. of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Acad. of Sciences, Beijing) ,  Tang Yunwei (Key Lab. of Digital Earth Sci., Inst. of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Acad. of Sciences, Beijing) ,  Liu Qingjie (Key Lab. of Digital Earth Sci., Inst. of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Acad. of Sciences, Beijing) ,  Ding Haifeng (Key Lab. of Digital Earth Sci., Inst. of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Acad. of Sciences, Beijing) ,  Jing Linhai (Key Lab. of Digital Earth Sci., Inst. of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Acad. of Sciences, Beijing)
資料名： Cehui Xuebao  (Cehui Xuebao)
巻： 44  号： 7  ページ： 791-796  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2485A  ISSN： 1001-1595  CODEN： CEXUER  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： リモートセンシング画像からオブジェクト指向情報抽出の基礎として,複数の画像特徴を用いた,空間コンテキスト情報を利用した画像セグメンテーション,マルチスケール手法現在の研究は焦点を当てた。グラフ理論の最適化手法を用いて,改良されたマルチスケール画像セグメンテーション法を提案した。この方法では,画像はコヒーレント増強異方性拡散フィルタと最小スパンニング木セグメンテーションアプローチを適用し,得られたセグメントは最小不均一性基準に関連して融合した。不均一性基準は,セグメントのスペクトル特性と形状パラメータの関数として定義した。合体段階の目的は,マルチスケール画像セグメンテーションを実現することである。二つの画像で試験を行い,提案した方法はeCognitionソフトウエアで用いたセグメンテーション法を用いた視覚的および定量的に比較した。結果は,提案した方法が効果的であり,微妙なスペクトル差の地域に後者よりも優れていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 不均一性 ,  *セグメンテーション ,  画像特性 ,  最適化手法 ,  情報抽出 ,  スペクトル ,  ソフトウェア ,  *画像
準シソーラス用語： 形状パラメータ ,  スペクトル特性 ,  拡散フィルタ ,  *マルチスケール ,  画像セグメンテーション ,  オブジェクト指向 ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 測地学  (DC02000X) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (3件)： リモートセンシング画像 ,  最小スパンニング木 ,  アルゴリズム