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J-GLOBAL ID：201702227457552324   整理番号：17A1326213

リモートセンシング画像融合法の比較研究【JST・京大機械翻訳】

Comparative Research on Remote Sensing Image Fusion Method

著者 (4件)： Yang Xiaohan (西南大学資源環境学院,重慶,400715) ,  Li Yutong (四川拓土測絵地理信息有限公司,成都,610000) ,  Wang Ning (四川拓土測絵地理信息有限公司,成都,610000) ,  Ge Yuee (四川拓土測絵地理信息有限公司,成都,610000)
資料名： Chongqing Gongshang Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Chongqing Gongshang Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 34  号： 2  ページ： 90-94  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3284A  ISSN： 1672-058X  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： 画像融合はリモートセンシング画像の特徴抽出、分類、目標識別能力を向上させる重要な手段である。異なる融合法の融合効果を比較するために,低域フィルタに基づくIHS変換融合法,PCA変換法,高域フィルタリング法,Gram-Schmidt変換法を用いて,北京のある地域のSPOT-5全色画像とTMマルチスペクトル画像の融合実験を行った。平均値,標準偏差,情報エントロピー,および相関係数の4つの評価指数を用いて,画像の情報保持性とスペクトル保持性を評価した。結果は以下を示した。4種類の方法の中で、Gram-Schmidt変換融合法は情報量の保持において最大の優位性があり、スペクトルの保持性とPCA変化法は横ばいである。高域通過フィルタリング法は,情報量の保存とスペクトル情報の保存において良好な性能を持つが,融合結果の輝度は最も悪い。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  *画像 ,  物体認識 ,  スペクトル ,  カラー画像 ,  相関係数 ,  低域フィルタ ,  情報量 ,  性能指数 ,  高域フィルタ ,  輝度 ,  標準偏差
準シソーラス用語： マルチスペクトル画像 ,  *画像融合 ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： リモートセンシング ,  画像融合 ,  研究