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J-GLOBAL ID:201802239763574083   整理番号:18A2038999

合成開口レーダ画像における教師なし変化検出のための空間ファジィクラスタ化と深い自動エンコーダ【JST・京大機械翻訳】

Spatial Fuzzy Clustering and Deep Auto-encoder for Unsupervised Change Detection in Synthetic Aperture Radar Images
著者 (4件):
資料名:
巻: 2018  号: IGARSS  ページ: 4479-4482  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)
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合成開口レーダ(SAR)画像における変化検出は,重要な応用研究価値を持つ同じ領域において,時間の期間の間に起こる変化を検出することであった。本論文では,SARの変化検出のための空間ファジィクラスタリング(SFCM)と深いオートエンコーダに基づく新しい方法を提案した。この方法では,差分画像(DI)を対数比演算子により生成する。次に,空間ファジィクラスタリング(SFCM)アルゴリズムを用いてDIを解析した。空間ファジィクラスタ化(SFCM)アルゴリズムは,ファジィクラスタに空間情報を加え,スペックル雑音の影響を効果的に低減する。最後に,深いオートエンコーダを訓練するために適切なサンプルを選択した。実際のデータと理論解析は,提案した方法の有効性とロバスト性を示した。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】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 

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