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J-GLOBAL ID：201802231734790473   整理番号：18A1301524

KFCMクラスタリングと形態演算に基づく道路抽出【JST・京大機械翻訳】

Road extraction based on KFCM clustering and morphological operations

著者 (5件)： Luo Rui (School of electronic information and electrical engineering, Dalian University of Technology, Dalian, 116024) ,  Liu Xiaodong (School of electronic information and electrical engineering, Dalian University of Technology, Dalian, 116024) ,  Ren Yan (Shenyang Aerospace University, Shenyang, 110136) ,  Ao Tianci (School of electronic information and electrical engineering, Dalian University of Technology, Dalian, 116024) ,  Xi Jie (Shenyang Shenlan Aviation Technology co., Ltd, Shenyang, 110136)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CCDC  ページ： 980-985  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： 複雑な背景からの道路抽出は広範囲の応用において重要な役割を果たす。本論文において,道路抽出のためのクラスタ化と形態学的操作に基づく方法を提案した。最初に,オリジナル画像の3つの特徴を含む新しい特徴画像を,オリジナル画像を直接用いる代わりにクラスタ化のために構築した。次に,カーネルファジィc-平均(KFCM)クラスタリングを用いて,道路面積を大まかに抽出した。最後に,形態学的操作は,非道路区域を除去して,道路平滑性を改良するために統合した。実験結果により,オリジナル画像と比較して,特徴画像は,クラスタ化プロセスの実行時間を減少するだけでなく,その後の形態処理におけるクラスタ化とロバスト性の反干渉能力を改善することができることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *道路 ,  *演算 ,  干渉 ,  平滑度 ,  モルフォロジー ,  ロバスト性 ,  画像 ,  *クラスタ化
準シソーラス用語： 実行時間 ,  *道路抽出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： クラスタリング ,  形態 ,  道路抽出