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J-GLOBAL ID：201802212304429993   整理番号：18A1083230

マルチレベル画像融合アルゴリズムを用いた水検出の比較【JST・京大機械翻訳】

Comparative Study on Water Detection Algorithms Based on High-resolution Optical and SAR Imagery Fusion

著者 (2件)： Lou Linjiang (韓国世宗大学信息工程学院,首爾05006) ,  Sang-Eun PARK (韓国世宗大学信息工程学院,首爾05006)
資料名： Yaogan Xinxi  (Yaogan Xinxi)
巻： 32  号： 6  ページ： 90-95  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2739A  ISSN： 1000-3177  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： マルチソース遠隔センシング画像に基づく水中検出アルゴリズムにおいて,異なるレベルの融合アルゴリズムによる水検出精度の比較分析の問題を解析した。高分解能光学画像と合成開口レーダ画像を融合し,Kompsat-3とKompsat5画像を用いて,水中検出実験を行った。ピクセルレベル融合アルゴリズムはIHS色空間変換に基づいて,特徴レベル融合アルゴリズムは最大事後確率-Markov確率場融合フレームワークに基づき,ROC曲線に基づいて実験結果を定量的に比較した。実験結果は,IHS色空間変換アルゴリズムに基づく画素レベル画像融合法の水検出精度が,正規化差分水指数に基づく水検出の精度に近いことを示した。Markov確率場アルゴリズムに基づいた特徴レベル画像の水検出方法は,光学画像と合成開口レーダ画像上の水の特性を総合的に利用し,水と影を区別する能力を持っている。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高分解能 ,  *アルゴリズム ,  画素 ,  正規化 ,  検出法 ,  *画像 ,  光学画像
準シソーラス用語： Markov確率場 ,  確率場 ,  最大事後確率 ,  SAR画像 ,  検出精度 ,  検出アルゴリズム ,  リモートセンシング画像 ,  *画像融合 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： image fusion ,  NDWI ,  SAR ,  water detection ,  Markov Random Field

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチレベル ,  画像融合 ,  アルゴリズム ,  水