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J-GLOBAL ID：201702281731940782   整理番号：17A0379181

多重分解能ディジタル表面モデルの空間正則化融合【Powered by NICT】

Spatially Regularized Fusion of Multiresolution Digital Surface Models

著者 (5件)： Kuschk Georg (Technical University of Munich, Munich, Germany) ,  d’Angelo Pablo (German Aerospace Center, Remote Sensing Technology Institute, Wessling, Germany) ,  Gaudrie David (German Aerospace Center, Remote Sensing Technology Institute, Wessling, Germany) ,  Reinartz Peter (German Aerospace Center, Remote Sensing Technology Institute, Wessling, Germany) ,  Cremers Daniel (Technical University of Munich, Munich, Germany)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 55  号： 3  ページ： 1477-1488  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： 本論文では,著者らは,デジタル地表モデル(DSMs)を融合した異なる地上サンプリング距離と信頼度を,局所的に滑らかな表面モデルを得るために明確な表面前処理を用いたロバストのためのアルゴリズムを提案した。各入力DSMに対する解の各画素のL1距離を最小化することにより達成されるDSMのロバスト融合。この方法は,画素中央値に類似しており,最も異常値は廃棄されている。は更なる最適化問題への付加的な制約として局所平面性仮定を,ピクセルごとのアプローチと比較して雑音を低減した。最適化は入力データの量を含む,無効領域を容易に集積,多重解像度DSMを融合すると,入力データを重みづけを可能にする本質的に可能である。完全最適化問題は凸エネルギー汎関数による変分最適化問題として構成されている,溶液は,世界のエネルギー最小値に向かって収束することが保証されていることを示した。効率的なソルバを妥当な時間で最適化問題を解くために,例えば,標準コンピュータビジョンカメラ画像にリアルタイムで動作している。アルゴリズムの精度と得られた溶融表面モデルの品質を,合成データセットを用いて評価し,異なる光学衛星センサから設定衛星搭載データ。Copyright 2017 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： 最適化問題 ,  信頼度 ,  画素 ,  変分法 ,  平坦性 ,  前処理 ,  重みづけ ,  *正則化 ,  ロバスト性 ,  凸形 ,  異常値 ,  コンピュータビジョン ,  最適化
準シソーラス用語： *サーフェスモデル ,  *多重解像度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  地形データの処理  (RC02050O) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  レーダ  (ND13010H) ,  電磁気学一般  (BD01020N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多重分解能 ,  ディジタル ,  モデル ,  正則化 ,  融合