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J-GLOBAL ID：201802248752267998   整理番号：18A0189409

エッジ特徴に基づくSARと光学画像レジストレーション【Powered by NICT】

SAR and optical image registration based on edge features

著者 (5件)： Shen Donghao (Institute of Image Processing and Pattern Recognition, Shanghai Jiao Tong University, China) ,  Zhang Junhao (Institute of Image Processing and Pattern Recognition, Shanghai Jiao Tong University, China) ,  Yang Jie (Institute of Image Processing and Pattern Recognition, Shanghai Jiao Tong University, China) ,  Feng Deying (Liaocheng University, China) ,  Li Jiang (Shanghai Xinyue Instrument Factory, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSAI  ページ： 1272-1276  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)データは,最近ますます普及しているとして,SARと光学画像の融合は必然と望ましい問題となっている。画像レジストレーションはデータ融合のための基本的なものであり,広く研究されてきた。しかし,SARと光学画像間のレジストレーションに関する文献はほとんど,は問題は依然として困難な課題である,開放であった。一方,SARと光学画像は変異体イメージング機構と全く異なるセンサからのものである。一方,簡単な特徴は,マルチモーダルレジストレーションの精度と効率を維持するために十分できなかった。SARと光学画像レジストレーションのための新しい方法を提案した。強度特徴または点特徴に基づく現在の方法と異なり,この方法は,それらの境界特徴による二画像と一致した。特徴抽出に使用されているグローバル化境界検出アルゴリズム。抽出された境界は,コヒーレンス点ドリフトアルゴリズムをマッチさせた。実験を行い,提案手法ではピクセルレベル精度を達成し,異なる解像度のためのロバストな行うことができることを証明した。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： 合成開口レーダ ,  データ融合 ,  画像処理 ,  分解能 ,  コヒーレンス ,  ロバスト性 ,  *光学画像 ,  センサ ,  特徴抽出 ,  *画像
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム , 【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)： エッジ ,  SAR ,  光学画像 ,  レジストレーション