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J-GLOBAL ID：201802222831905915   整理番号：18A1898593

SAR画像を用いた油流出検出のためのメタヒューリスティック探索アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Metaheuristic Search Algorithms for Oil Spill Detection Using SAR Images

著者 (4件)： Manikonda Sai vinay Teja (Department of Computer Science, Texas A&M University, Corpus Christi, TX, 78412, USA) ,  Sheta Alaa (Department of Computer Science, Texas A&M University, Corpus Christi, TX, 78412, USA) ,  Katangur Ajay (Department of Computer Science, Texas A&M University, Corpus Christi, TX, 78412, USA) ,  King Scott A. (Department of Computer Science, Texas A&M University, Corpus Christi, TX, 78412, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CSIT  ページ： 143-149  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： 本研究では,合成開口レーダ(SAR)油漏れ画像に関するセグメンテーションベースのクラスタリングを実行するために,画像処理方法論に基づくメタ発見的探索アルゴリズムを提供した。提案したプロセスは,SAR画像を用いて油流出を検出し,地域で流出する油の量を推定するのに役立つ。サンプル画像を,油漏れ領域を決定するために,シミュレーテッドアニーリング(SA),遺伝的アルゴリズム(GA),および粒子群最適化(PSO)を含む3つの異なるメタ発見的探索アルゴリズムを用いて評価した。次に,3つのアルゴリズムの結果を比較した。3つのアルゴリズムを用いて,3つのクラスタ(水,油,水と油の混合物)の最適クラスタ中心を決定した。この提案した方法の主な利点は,最適クラスタ中心の決定におけるその精度であり,それは地域における油漏れ検出を強化する。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： 合成開口レーダ ,  遺伝的アルゴリズム ,  *画像 ,  *油漏れ ,  シミュレーテッドアニーリング ,  *アルゴリズム ,  クラスタ ,  セグメンテーション ,  画像処理
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  *探索アルゴリズム ,  *SAR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 (4件)： SAR画像 ,  油流出 ,  ヒューリスティック ,  探索アルゴリズム