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J-GLOBAL ID：201702282920244130   整理番号：17A1262961

クラスタリング,過剰セグメンテーション,及び局所エントロピー基準を用いた端成分抽出のためのハイブリッド前処理アルゴリズム【Powered by NICT】

Hybrid Preprocessing Algorithm for Endmember Extraction Using Clustering, Over-Segmentation, and Local Entropy Criterion

著者 (3件)： Kowkabi Fatemeh (Department of Electrical Engineering, Marvdasht Branch, College of Engineering, Islamic Azad University, Marvdasht, Iran) ,  Ghassemian Hassan (Image Processing and Information Analysis Laboratory, Faculty of Electrical and Computer Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran) ,  Keshavarz Ahmad (Electrical Engineering Department, Scholar Engineering, Persian Gulf University, Bushehr, Iran)
資料名： IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing  (IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing)
巻： 10  号： 6  ページ： 2940-2949  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2259A  ISSN： 1939-1404  CODEN： IJSTHZ  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： 文献における大部分のスペクトル混合分析は,近傍画素の空間的相関を見過ごしている。本論文の主な貢献は,端成分(EM)抽出アルゴリズムの前に空間およびスペクトル情報の両者の影響を考慮することである。,ファジィc-平均(FCM)クラスタリングと組み合わせたトップダウン過剰セグメンテーションアルゴリズムを利用する最小スペクトル変動性と高い空間相関を持つ空間的に均質でセグメントを同定した。FCMはソフトセグメンテーションを提供するが,その部分的メンバシップマトリックスは均一でセグメントに画素で新しい局所エントロピー基準(LEC)を計算するために利用した。その後,均一でセグメント当たりの適応しきい値を行うことにより,ただ一つのクラスと関連する高確度を持つ高LEC画素値を持つものは,純粋なものとして選択した。EM抽出を高速化する一方,LEC計算は,非混合正確度のレベルを保持をもたらした。この主題は,特に実時間制限のある大きな画像のために重要である。合成とAVIRISハイパースペクトル画像に行った実験に関しては,クラスタリング,過度のセグメンテーションおよびエントロピー前処理は簡単で迅速な骨格をもつ,抽出精度と計算時間の観点から,最先端の方法より性能が優れている比較的。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： 画素 ,  *クラスタ化 ,  *前処理 ,  高速化 ,  *セグメンテーション ,  *アルゴリズム ,  *エントロピー ,  CPU時間 ,  スペクトル
準シソーラス用語： ハイパースペクトル画像 ,  AVIRIS ,  画素値 ,  空間相関 ,  *端成分 ,  *端成分抽出 , 【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 (6件)： クラスタリング ,  セグメンテーション ,  エントロピー ,  端成分抽出 ,  前処理 ,  アルゴリズム