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J-GLOBAL ID：201602270369461660   整理番号：16A1352737

高分解能SAR(合成開口レーダ)画像における高速船舶検出のための新しい階層的顕著性フィルタリング【Powered by NICT】

New Hierarchical Saliency Filtering for Fast Ship Detection in High-Resolution SAR Images

著者 (4件)： Wang Shigang (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation, Joint International Research Laboratory of Intelligent Perception and Computation, School ...) ,  Wang Min (National Laboratory of Radar Signal Processing, XidianUniversity, Xi’an, Shaanxi Province, China) ,  Yang Shuyuan (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation, Joint International Research Laboratory of Intelligent Perception and Computation, School ...) ,  Jiao Licheng (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation, Joint International Research Laboratory of Intelligent Perception and Computation, School ...)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 55  号： 1  ページ： 351-362  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 合成開口レーダ(SAR)画像の分解能は船舶目標はより構造化され,形状であるように見えるにもかかわらずそれらの分解能セル,正確なシーン理解のための大きな挑戦をもたらすにおける多くの弱いエコーを含んでいた。本論文では,人間の視覚系の多層選択的認識特性に触発されて,高分解能SAR画像における高速で正確な船舶検出のための新しい階層的顕著性フィルタリング法を前進させる。ターゲットの顕著性は最初の候補標的領域の選択のためのランダムフォレストベース階層的スパースモデル(HSM)を開発した。動的定誤警報率ベース輪郭顕著性モデル(CSM)を候補領域からの誤警報を除去し,正確な検出のための標的概要を抽出するため提案した。HSM内の関心領域の迅速な捕獲とCSMにおける動的誤警報除去のために,提案手法では,粗から精への方法で働く可能高分解能SAR画像における効率的な船舶検出することができた。最後に,提案した船舶検出器は,TerraSARとRADARSAT衛星から収集した高分解能SARデータで試験して,グランドトルースと有意な一致を示した。も他の古典的船舶検出器と比較して,速度と精度の点であり,優れた性能,特に複雑なシーンを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *フィルタリング ,  *合成開口レーダ ,  *分解能 ,  *画像 ,  *高速度 ,  *船舶 ,  検出器 ,  *高速船 ,  *高分解能
準シソーラス用語： RADARSAT ,  関心領域 ,  誤警報 ,  誤警報率 ,  SAR画像 ,  シーン理解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高分解能 ,  SAR ,  合成開口レーダ ,  高速船舶 ,  フィルタリング