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J-GLOBAL ID：201602213564281388   整理番号：16A0167609

ファジィ空中画像からの道路の自動検出法【Powered by NICT】

Automatic detection method of roads from fuzzy aerial images

著者 (6件)： Liu Sheng (School of Information Engineering,Chang’an Univ., Shaanxi, Xi’an) ,  Wang Weixing (School of Information Engineering,Chang’an Univ., Shaanxi, Xi’an) ,  Wang Shanshan (School of Information Engineering,Chang’an Univ., Shaanxi, Xi’an) ,  Han Ya (School of Information Engineering,Chang’an Univ., Shaanxi, Xi’an) ,  Huang Lingxiao (School of Information Engineering,Chang’an Univ., Shaanxi, Xi’an) ,  Zhang Xin (School of Information Engineering,Chang’an Univ., Shaanxi, Xi’an)
資料名： Jiaotong Yunshu Gongcheng Xuebao  (Jiaotong Yunshu Gongcheng Xuebao)
巻： 15  号： 4  ページ： 110-117  発行年： 2015年 
JST資料番号： C5018A  ISSN： 1671-1637  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： ファジィ航空画像から道路を正確に検出するために,画像中の道路の特性に基づいて提案した自動道路検出方法。ファジィ画像は,マルチスケールRetinexアルゴリズムを用いることで増強した。画像における主要道路セグメントは改良されたCannyエッジ検出アルゴリズムを用いて検出され,勾配画像における高および低しきい値は,クロス・エントロピー理論とBayes判定理論を用いて自動的に得た,濃淡画像を二値画像に変換し,画像の線状ターゲットの骨格を抽出した。ノイズを,線形目標の形状と大きさの特徴に基づいて濾過し,セグメント間のギャップは曲率とセグメント間の距離に基づくと連鎖し,検出された道路は端と原画像情報を結合することにより調整され,修正された。提案した自動道路検出法は最小セグメンテーションアルゴリズムに基づくいくつかの広く用いられている従来のアルゴリズム,Otsu閾値区分アルゴリズム,Cannyエッジ検出アルゴリズム,およびグラフ理論との比較を行った。ファジィ画像における単一道路,交差点と道路は計画した道路検出法を用いて検出した。検出結果はファジィまたは不均一照明空中道路画像に関しては,幹線道路は,Retinexアルゴリズムによる画像強調後明らかに示したことができることを示し,一方従来の画像セグメンテーションアルゴリズムはできない。幹線道路が,ポストプロセッシング機能をもつ改良されたCannyエッジ検出アルゴリズムを用いてうまく抽出可能になる。ファジィ空中像における道路,交差点と道路の検出で,標的道路を本法によって検出できることを確認した。検出法の効果は人工認識の結果に近い。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： エントロピー ,  *道路 ,  幹線道路 ,  線形性 ,  アルゴリズム ,  濃淡画像 ,  画像強調 ,  *曖昧さ ,  二値画像 ,  *画像
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  画像情報 ,  検出アルゴリズム ,  マルチスケール ,  *自動検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 道路計画・調査,道路の構造  (RC08020X) ,  道路工学一般  (RC08010M)

タイトルに関連する用語 (4件)： ファジィ ,  空中画像 ,  道路 ,  自動検出