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J-GLOBAL ID：201802233959693179   整理番号：18A1895735

改良型異方性Gauss-SIFTアルゴリズムを用いたSAR画像レジストレーション【JST・京大機械翻訳】

SAR Image Registration Using An Improved Anisotropic Gaussian-SIFT Algorithm

著者 (2件)： Paul Sourabh (Department of Electronics and Communication Engineering, National Institute of Technology, Rourkela, Odisha, 769008, India) ,  Pati Umesh C. (Department of Electronics and Communication Engineering, National Institute of Technology, Rourkela, Odisha, 769008, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： INDICON  ページ： 1-5  発行年： 2017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： 合成開口レーダ(SAR)画像を登録するために,改良異方性Gaussスケール不変特徴変換(IAG-SIFT)アルゴリズムを提案した。標準SIFTアルゴリズムは,画像中の多くの詳細をぼける等方性Gaussスケール空間を生成する。等方性スケール空間(ASS)は,等方性のものより多くの詳細を保存することができた。しかし,多くのSAR登録方法において,ASSの勾配計算は,SAR画像のために適切でない単純な微分方程式を使用することによって実行した。SAR画像は乗法的スペックル雑音を含むので,簡単な差分操作は勾配計算に適していない。それは,SAR画像登録における正しい整合の数を減らすことができる。そこで,本論文では,SAR画像に対して非常に効果的な比率ベースの勾配計算のために,Gauss-ガンマ-Shaped Bi-Window(GGA-BW)を用いた。提案したIAG-SIFT法は,SAR画像間のマッチング性能を大幅に改善した。実験結果は,SAR画像登録における提案したIAG-SIFTアルゴリズムの有効性を示した。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： 乗算 ,  *異方性 ,  合成開口レーダ ,  *アルゴリズム ,  等方性 ,  *画像 ,  微分方程式 ,  マッチング
準シソーラス用語： スペックル雑音 ,  スケール空間 ,  *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)： 異方性 ,  SIFTアルゴリズム ,  SAR画像 ,  レジストレーション