文献

J-GLOBAL ID：201602293419228498   整理番号：16A0070939

局所特徴点のGaborフィルタリングと密度に基づく都市域検出【Powered by NICT】

Urban area detection based on Gabor filtering and density of local feature points

著者 (5件)： Li Xianghui (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan Univ., Wuhan) ,  Chen Yixiang (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan Univ., Wuhan) ,  Wang Haibin (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan Univ., Wuhan) ,  Zhang Enbing (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan Univ., Wuhan) ,  Qin Kun (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan Univ., Wuhan)
資料名： Guotu Ziyuan Yaogan  (Guotu Ziyuan Yaogan)
巻： 27  号： 3  ページ： 59-64  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2688A  ISSN： 1001-070X  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： 高分解能リモートセンシング画像を用いた市街地検出の問題を解決するために本論文では,高分解能画像の住宅地模様解析による局所特徴点のGaborフィルタリングと密度に基づく方法を提案した。各方向への振幅情報を得るために,Gaborフィルタリングを用いた,画像特徴点は振幅画像の処理で抽出した。局所特徴点の密度を計算することにより,初期の住居地区を得ることができた。地域の更なる数学的形態変換した,結果は,最終的に最適化した。実験において,2WorldView2データを用いて色々な方法を検証した。他の方法との比較分析は,本論文で提案した方法は都市領域検出のための高い抽出精度と計算効率を有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 市街地 ,  画像 ,  *都市域 ,  *都市 ,  住居地区 ,  高分解能 ,  宅地 ,  最適化 ,  画像特性
準シソーラス用語： 計算効率 ,  比較分析 ,  高精細画像 ,  リモートセンシング画像 ,  *Gaborフィルタ ,  *局所特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 局所特徴 ,  Gaborフィルタ ,  密度 ,  都市域