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J-GLOBAL ID：201702236734229041   整理番号：17A0104776

特異値分解と閾値分割のリモートセンシング適応変化検出【JST・京大機械翻訳】

Adaptive change detection algorithm of remote sensing images based on SVD and OTSU

著者 (5件)： Deng Xiaolian (College of Science,China Three Gorges University) ,  Wang Xing (College of Science,China Three Gorges University) ,  Ai Simin (College of Science,China Three Gorges University) ,  Wang Changyao (Institute of Remote Sensing and Digital Earth,Chinese Academy of Science) ,  Shen Yanfeng (Lingyun Science & Technology Group Co.,Ltd.)
資料名： Cehui Kexue  (Cehui Kexue)
巻： 41  号： 8  ページ： 38-42  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2484A  ISSN： 1009-2307  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： 従来のリモートセンシング変化検出アルゴリズムにおける差分画像構造の抽出において,作ったの情報を抽出することができず,変化閾値が人工的干渉を必要とするので,特異値分解(SVD)と最大クラス間分散(OTSU)閾値に基づくリモートセンシング画像変化検出アルゴリズムを提案した。まず第一に,2つのリモートセンシング画像のマルチバンド差分画像を計算して,それらの特異値分解を行い,差異画像の変化強度を計算し,特異値分解主成分投影と変化強度を選択して,2つの画像の特性を表現した。次に,上記の2つの特徴量を,最大クラス間分散法によって閾値分割し,そして,変化検出結果を得た。最後に,比較実験と精度検証を通して,この変化検出法が従来の方法より正確に変化情報を抽出することができ,適応閾値を得ることができることを証明した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像 ,  *リモートセンシング ,  干渉 ,  *特異値分解 ,  比較試験
準シソーラス用語： 精度検証 ,  特徴量 ,  マルチバンド ,  リモートセンシング画像 ,  差分画像 ,  検出アルゴリズム ,  *変化検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： change detection ,  SVD ,  OTSU

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)： 特異値分解 ,  閾値分割 ,  リモートセンシング