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J-GLOBAL ID：201802241226150230   整理番号：18A0207057

ウェーブレット領域に基づくSURFを改良するリモートセンシング画像登録アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Remote Sensing Image Registration Algorithm Based on Improved SURF in Wavelet Domain

著者 (2件)： Wu Yiquan (南京航空航天大学電子信息工程学院,南京 211106;中国地質科学院鉱産資源研究所国土資源部成鉱作用与資源評价重点実験室,北京 100037;国土資源部地質信息技術重点実験室,北京 100037;成都理工大学国土資源部地学空間信息技術重点実験室,成都 610059;蘭州大学甘粛省西部鉱産資源重点実験室,蘭州 730006;東華理工大学江西省数字国土重点実験室,南昌 330013) ,  Wang Zhilai (南京航空航天大学電子信息工程学院,南京,211106)
資料名： Tianjin Daxue Xuebao. Ziran Kexue Yugongcheng Jishu Ban  (Tianjin Daxue Xuebao. Ziran Kexue Yugongcheng Jishu Ban)
巻： 50  号： 10  ページ： 1084-1092  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3006A  ISSN： 0493-2137  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： リモートセンシング画像のレジストレーション速度をさらに加速し,同時にレジストレーション精度を向上させるために,ウェーブレット領域に基づく改良ロバストな特徴(SURF)に基づくリモートセンシング画像登録アルゴリズムを提案した.. . . 1 : 1 .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1を提案する.まず第一に,ウェーブレット変換を用いて,低周波数と高周波成分を得るために,基準画像と準画像をそれぞれ分解した。次に,低周波成分のために改良SURFを提案して,粗いアラインメントポイントを得た。主成分分析(PCA)を用いて記述子の次元縮小を行い,双方向登録基準に従って特徴点の粗レジストレーションを実現した。次に,二つの距離閾値の異なるランダムサンプリング(random sample consensus,RANSAC)アルゴリズムを用いて,準整合点ペアを選別した。最後に,最小二乗法を用いて,幾何学的変換パラメータを適合させて,レジストレーションを完了した。実験結果は,以下を示した。スケール不変特徴変換(SIFT)アルゴリズム,SURFアルゴリズム,多重スケール登録ウェーブレット領域SURFアルゴリズム,NSCT(non-subsampled controllet transform),およびSURFに基づくアルゴリズムと比較した。このアルゴリズムは,整合速度が大いに加速されるだけでなく,レジストレーション精度も改善される。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *波束 ,  *画像 ,  無作為抽出 ,  主成分分析 ,  *アルゴリズム ,  LF【周波数】 ,  最小二乗法 ,  ロバスト性 ,  ウェーブレット変換 ,  次元縮小
準シソーラス用語： マルチスケール ,  幾何学変換 ,  特徴点 ,  高周波成分 ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： remote sensing image registration ,  improved speed up robust features(SURF)algorithm ,  wavelet trans-form ,  two-way registration ,  random sample consensus(RANSAC)

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)： ウェーブレット ,  リモートセンシング画像 ,  アルゴリズム ,  提案