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J-GLOBAL ID：201802217539191783   整理番号：18A1806894

自動多重スケール特徴選択を用いた空中広域運動画像レジストレーション【JST・京大機械翻訳】

Aerial Wide-Area Motion Imagery Registration Using Automated Multiscale Feature Selection

著者 (2件)： Volkova Anastasiia (School of Aerospace, Mechanical and Mechatronic Engineering, University of Sydney, Sydney, NSW, Australia) ,  Gibbens Peter W. (School of Aerospace, Mechanical and Mechatronic Engineering, University of Sydney, Sydney, NSW, Australia)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 15  号： 10  ページ： 1620-1624  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  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： キャリア航空機上のカメラアレイの頻繁な再配置から生じる地球符号化誤差を除去するために,カメラパラメータを補正するために,空中広域運動画像の自動登録が必要である。今日までに開発されたアプローチは,環境に関する事前知識を用いない画像に存在する情報と,それに存在するシーケンス解析に存在する特徴にのみ依存している。この目的のために,動的特徴抽出と自動マルチスケール特徴マッチングに基づく新しい方法を提案し,フレームごとのカメラ姿勢補正を生成した。特徴は3つの専用の分類器の1つを用いて画像から抽出され,次に粗から微細なマルチスケールアプローチを用いてデータから予測される特徴にロバストに整合される。最後に,推定と実際のカメラ姿勢の間のバイアスを,承認されたマッチ候補対の間の距離に関して実行された通常の最小二乗最適化を用いて推定した。5.3kmの高度における混合地形上で捕獲された非常に高分解能の空中画像の50フレームに対する提案方法の適用は,特徴の位置誤差(47.76から12.31m)の有意な減少を示し,地上制御点を用いた手動標識法の代替としてのアプローチの魅力を証明した。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： 最小二乗法 ,  特徴抽出 ,  カメラ ,  高分解能 ,  航空機 ,  最適化 ,  地球 ,  ロバスト性 ,  *特徴選択 ,  *画像 ,  バイアス
準シソーラス用語： 空中画像 ,  事前知識 ,  再配列 ,  *マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多重スケール ,  特徴選択 ,  広域 ,  動画像 ,  レジストレーション