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J-GLOBAL ID：201802237828163575   整理番号：18A0683200

リモートセンシング画像モザイクに使用される改良SURFアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Improved SURF algorithm used in image mosaic

著者 (3件)： Dong Qiang (中国科学院長春光学精密机械与物理研究所 ,長春130033;中国科学院大学 ,北京 100049) ,  Liu Jinghong (中国科学院長春光学精密机械与物理研究所 ,長春,130033) ,  Zhou Qianfei (中国科学院長春光学精密机械与物理研究所 ,長春130033;中国科学院大学 ,北京 100049)
資料名： Jilin Daxue Xuebao. Gongxue Ban  (Jilin Daxue Xuebao. Gongxue Ban)
巻： 47  号： 5  ページ： 1644-1652  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1016A  ISSN： 1671-5497  CODEN： JDXGAH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 典型的なU RFアルゴリズムには多くの欠点があり、例えば、特徴記述子の次元が高く、演算量が大きく、回転と撮影角度に対する変換角度が大きすぎる場合、マッチング精度が低いなどがある。これらの問題を解決するために,改良アルゴリズムを提案し,最初に,Hessian行列を用いて特徴点を抽出し,次に,特徴点の円形近傍を用いて特徴記述を行い,Haarウェーブレット応答を用いて各特徴点を記述し,近傍正規化の灰色差分と二次勾配を計算した。最後に,新しい特徴記述子を形成し,最後にRANSACアルゴリズムを用いて誤整合点を除去した。このアルゴリズムは,古典的SURFアルゴリズムよりも優れた速度を有するだけでなく,グレースケール情報と詳細情報を利用することによって,より高い精度を有した。実験結果は以下を示す。このアルゴリズムは,画像のぼけ,照明の差異,角度回転,視野変換などに対して良好なロバスト性と安定性を有する。このアルゴリズムをリモートセンシング画像のモザイクに適用し,明らかな幾何学的シフトとエッジのない良好なモザイク画像を得ることができた。このアルゴリズムは,短時間と高精度の画像登録アルゴリズムであり,リモートセンシング画像モザイクの登録要求を満たすことができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 正規化 ,  *モザイク性 ,  グレースケール ,  *画像 ,  ロバスト性 ,  マッチング ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 高精度 ,  モザイク画像 ,  RANSAC ,  Haarウェーブレット ,  特徴点 ,  Hessian行列 ,  特徴記述子 ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： computer application ,  image registration ,  feature extraction ,  SURF algorithm ,  second-order gradient

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： リモートセンシング ,  画像モザイク ,  アルゴリズム