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J-GLOBAL ID：201802247100502010   整理番号：18A0029371

マルチスペクトル画像における変化検出のための自由不連続モデルに基づくクラス毎の空間的コンテキストアプローチ【Powered by NICT】

A class-wise spatial-contextual approach based on a free discontinuity model for change detection in multispectral images

著者 (2件)： Zanetti Massimo (Dept. of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, Trento, Italy) ,  Bruzzone Lorenzo (Dept. of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, Trento, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IGARSS  ページ： 3759-3762  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： 最新世代のマルチスペクトルセンサの増加した放射計の分解能は画像で表現されたクラスの大きな統計的変動をもたらした。しかし,クラスは,高い空間的均一性を示した。表現を単純化し,クラスの同一性を保持するために,本論文では,それらの空間輪郭を重視してクラスの統計的変動を減少させることを自由不連続性を持つ変分モデルに基づくクラスに関する空間的コンテキスト法を提案した。その有効性を証明するために,提案した方法は,マルチスペクトル画像における変化検出との関連で適用した。,unchangeと変化クラス間の識別を増強し,検出性能を改善することができた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 分解能 ,  *画像 ,  簡素化 ,  *不連続性
準シソーラス用語： 検出能 ,  *変化検出 ,  *マルチスペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチスペクトル画像 ,  変化検出 ,  連続モデル ,  クラス ,  空間的コンテキスト