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J-GLOBAL ID：201802211567811805   整理番号：18A2038876

幾何学的顕著性を用いたVHRリモートセンシング画像における正確なビルディング検出【JST・京大機械翻訳】

Accurate Building Detection in VHR Remote Sensing Images Using Geometric Saliency

著者 (4件)： Huang Jin (State Key Lab. LIESMARS, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Xia Gui-Song (State Key Lab. LIESMARS, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Hu Fan (State Key Lab. LIESMARS, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Zhang Liangpei (State Key Lab. LIESMARS, Wuhan University, Wuhan, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IGARSS  ページ： 3991-3994  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文は,非常に高い分解能(VHR)を有するリモートセンシング画像から建物を検出する問題に取り組むことを目的とした。建築物がテクスチャやスペクトルよりも幾何学的により識別可能であるという観察により,建築物構造の幾何学的特徴に依存する正確な建物検出のための新しい幾何学的建築指標(GBI)を提案した。建物の幾何学的突出性は,画像の異方性幾何学的構造を局所的に記述できる意味のある接合に基づく中レベルの幾何学的表現から導出される。得られたGBIは,建物の誘導された幾何学的突出性を統合することによって測定される。3つの公開データセットに関する実験は,提案したGBIが非常に有望な性能を達成し,一方,印象的な一般化能力を示すことを実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  異方性 ,  スペクトル ,  分解能
準シソーラス用語： 突出し ,  幾何学的特徴 ,  質感 ,  *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)： 幾何学 ,  リモートセンシング画像 ,  ビルディング検出