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J-GLOBAL ID：201802223428906374   整理番号：18A1806891

多重スケール属性とエッジ保存フィルタによるハイパースペクトル異常検出【JST・京大機械翻訳】

Hyperspectral Anomaly Detection With Multiscale Attribute and Edge-Preserving Filters

著者 (5件)： Li Shutao (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Zhang Kunzhong (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Hao Qiaobo (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Duan Puhong (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Kang Xudong (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 15  号： 10  ページ： 1605-1609  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： 本稿では,属性とエッジ保存フィルタにより抽出されたマルチスケール情報を効果的に融合できる,新しい異常検出法を提案した。提案した方法は次のステップから成る。最初に,マルチスケール属性とエッジ保存フィルタを利用して,マルチスケール異常検出マップを得た。次に,多重スケール検出マップを平均化手法により融合し,異常と背景の訓練サンプルを融合検出マップから選択した。次に,サポートベクトルマシン分類をハイパースペクトル画像上で実行し,異常確率マップを得た。最後に,検出結果を,融合検出マップと異常確率マップを乗算することによって得て,次にエッジ保存フィルタベースの後処理を行った。4つの実際のハイパースペクトルデータセットで行った実験は,提案した方法が,いくつかの最先端のハイパースペクトル異常検出法に関して,より良い検出性能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： サポートベクトルマシン ,  後処理 ,  *フィルタ
準シソーラス用語： 検出能 ,  ハイパースペクトルデータ ,  ハイパースペクトル画像 ,  *異常検出 ,  *ハイパースペクトル ,  *エッジ保存 ,  *マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多重スケール ,  属性 ,  エッジ保存 ,  ハイパースペクトル ,  異常検出