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J-GLOBAL ID：201602261647861416   整理番号：16A0562151

偏波SARイメージ分類におけるコンテキストスパース表現とその応用

CONTEXTUAL SPARSE REPRESENTATION AND ITS APPLICATION IN POLARIMETRIC SAR IMAGE CLASSIFICATION

著者 (4件)： ZHANG Lamei (Harbin Inst. Technol., Harbin, CHN) ,  WANG Xiao (Harbin Inst. Technol., Harbin, CHN) ,  SUN Liangjie (Harbin Inst. Technol., Harbin, CHN) ,  MOON Wooil M. (Univ. Manitoba, MB, CAN)
資料名： IET Conference Publications  (IET Conference Publications)
巻： 677 Vol.1  ページ： 619-623  発行年： 2015年 
JST資料番号： B0665A  ISSN： 0537-9989  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 偏波SAR画像は大規模なことが多くピクセルからピクセルへの分類処理の計算負荷が大きい。CSR(Contextual sparse representation)による偏波SAR画像分類モデルを提案した。偏波固有の情報と隣接ピクセルの空間関係を考慮して分類処理を行うもので,空間隣接ピクセルの取り扱いがこれまでのSR(sparse representation)によるものと異なる。デンマークのEMISARデータセットにより効率の大きな改善と精度を検証した。

シソーラス用語： *偏波 ,  *レーダ画像 ,  *分類 ,  *情報 ,  *データ表現 ,  画素 ,  負荷 ,  モデル ,  合成開口レーダ
準シソーラス用語： *SAR画像 ,  *イメージ分類 ,  *コンテキスト情報 ,  *スパース表現 ,  計算負荷 ,  分類モデル

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 偏波 ,  SAR ,  イメージ分類 ,  コンテキスト ,  スパース表現 ,  応用