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J-GLOBAL ID：201802226333437576   整理番号：18A0439432

PSOSAC:リモートセンシング画像レジストレーションのための粒子群最適化サンプルコンセンサスアルゴリズム【Powered by NICT】

PSOSAC: Particle Swarm Optimization Sample Consensus Algorithm for Remote Sensing Image Registration

著者 (5件)： Wu Yue (School of Computer Science and Technology, Xidian University, Xi’an, China) ,  Miao Qiguang (School of Computer Science and Technology, Xidian University, Xi’an, China) ,  Ma Wenping (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation, Joint International Research Laboratory of Intelligent Perception and Computation, Xidian University, Xi’an, China) ,  Gong Maoguo (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation, Joint International Research Laboratory of Intelligent Perception and Computation, Xidian University, Xi’an, China) ,  Wang Shanfeng (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation, Joint International Research Laboratory of Intelligent Perception and Computation, Xidian University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 15  号： 2  ページ： 242-246  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： 画像レジストレーションは,多くのリモートセンシング画像処理応用のための重要な前処理ステップであり,その結果は,フォローアップ手順の性能に影響するであろう。信頼できるマッチングを確立ポイントマッチオングに基づく画像レジストレーションにおける重要な問題である。リモートセンシング画像間に有意な強度マッピング差のために,暫定的な一致から十分な正しい整合を見出すことは困難である。本論文では,粒子群最適化(PSO)サンプルコンセンサスアルゴリズムは,リモートセンシング画像レジストレーションのために提案した。ランダムサンプルコンセンサス(RANSAC)アルゴリズムとは異なり,提案した方法は,一時的な一致をランダムに選択するよりもむしろモード変換パラメータをサンプリングした。このように,提案した方法は,RANSACより正解率に敏感でないし,また,より低い正解率とより一致を処理する能力を持っている。一方,PSO(粒子群最適化)はその効率パラメータを最適化するために利用した。提案した方法は,いくつかのマルチセンサリモートセンシング画像対で試験した。実験結果は,提案した方法が正しいマッチ点の数と整列精度の両方の点で優れたレジストレーション性能を与えることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： モード変換 ,  *最適化 ,  前処理 ,  アラインメント ,  *アルゴリズム ,  *画像
準シソーラス用語： マルチセンサ ,  正解率 ,  RANSAC ,  フォローアップ ,  *粒子群最適化 ,  *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 (5件)： リモートセンシング画像 ,  レジストレーション ,  粒子群最適化 ,  サンプル ,  コンセンサスアルゴリズム