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J-GLOBAL ID：201802230099658393   整理番号：18A1072114

ウェーブレット変換とマルチレベル偽警報同定に基づく光学リモートセンシング画像における船舶検出【JST・京大機械翻訳】

Ship Detection in Optical Remote Sensing Images Based on Wavelet Transform and Multi-Level False Alarm Identification

著者 (6件)： Xu Fang (Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Key Laboratory of Airborne Optical Imaging and Measurement, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130033, China) ,  Xu Fang (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Liu Jinghong (Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Key Laboratory of Airborne Optical Imaging and Measurement, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130033, China) ,  Dong Chao (Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Key Laboratory of Airborne Optical Imaging and Measurement, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130033, China) ,  Dong Chao (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Wang Xuan (Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Key Laboratory of Airborne Optical Imaging and Measurement, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130033, China)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 9  号： 10  ページ： 985  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 無人航空機(UAV)と衛星による船舶検出は,関連軍事と民間応用のスペクトルにおいて重要な役割を果たす。検出効率,精度,および速度を改善するために,粗から微細までの新しい船舶検出法を提示した。船舶ターゲットは,色,テクスチャ,形状,または他の因子の違いによって引き起こされる海の背景における珍しい領域と見なされている。この事実に触発されて,大域的顕著性モデルは,多重スケールと多方向ウェーブレット分解の高周波係数に基づいて構築される。それは,エッジから入力画像のテクスチャまで異なる特徴情報を特徴付けることができる。誤警報をさらに減らすために,新しい効果的なマルチレベル識別法を,改良エントロピーと画素分布に基づいて設計する。それは,島,海岸線,雲,および影によって導入された干渉に対してロバストである。光学的リモートセンシング画像に関する実験結果は,提示した顕著性モデルが受信者動作特性曲線コアの下の面積と異なるサイズの画像における精度に関して比較モデルより優れていることを実証した。ターゲット同定の後,様々なサイズと色における船舶の位置と数を,高いロバスト性で正確に高速に検出することができた。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ウェーブレット変換 ,  エッジ検出 ,  画素 ,  無人機 ,  *船舶 ,  海洋 ,  エントロピー ,  *リモートセンシング ,  検出法 ,  ロバスト性 ,  *警報 ,  スペクトル ,  *画像
準シソーラス用語： *リモートセンシング画像 ,  誤警報 ,  質感 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： リモートセンシング ,  船舶の検出 ,  ウェーブレット変換 ,  改良エントロピー ,  画素分布

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (39件)：

• Velotto, D.; Bentes, C.; Tings, B.; Lehner, S. First comparison of Sentinel-1 and TerraSAR-X data in the framework of maritime targets detection: south Italy case. IEEE J. Ocean. Eng. 2016, 41, 993-1006.
• Brusch, S.; Lehner, S.; Fritz, T.; Soccorsi, M.; Soloviev, A.; Schie, B.V. Ship surveillance with TerraSAR-X. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2011, 49, 1092-1101.
• Schwegmann, C.P.; Kleynhans, W.; Salmon, B.P. Synthetic aperture radar ship detection using Haar-like features. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. Lett. 2017, 14, 154-158.
• Proia, N.; Pagé, V. Characterization of a Bayesian ship detection method in optical satellite images. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2010, 7, 226-230.
• Corbane, C.; Najman, L.; Pecoul, E.; Demagistri, L.; Petit, M. A complete processing chain for ship detection using optical satellite imagery. Int. J. Remote Sens. 2010, 31, 5837-5854.

タイトルに関連する用語 (7件)： ウェーブレット変換 ,  マルチレベル ,  警報 ,  同定 ,  光学 ,  リモートセンシング画像 ,  船舶