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J-GLOBAL ID：201802251171127396   整理番号：18A0885172

偏波SAR画像用の高速超画素分割アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Fast Superpixel Segmentation Algorithm for PolSAR Images

著者 (5件)： Zhang Yue (国防科学技術大学電子科学与工程学院 長沙410073) ,  Zou Huanxin (国防科学技術大学電子科学与工程学院 長沙410073) ,  Shao Ningyuan (国防科学技術大学電子科学与工程学院 長沙410073) ,  Zhou Shilin (国防科学技術大学電子科学与工程学院 長沙410073) ,  Ji Kefeng (国防科学技術大学電子科学与工程学院 長沙410073)
資料名： Leida Xuebao  (Leida Xuebao)
巻： 6  号： 5  ページ： 564-573  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2709A  ISSN： 2095-283X  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： 前処理技術として,超画素分割アルゴリズムは,高速計算速度,高いエッジ密着度,および同質領域規則の形状を持つべきである。反復エッジリファイニング(IterativeEdgeRefinement,IER)に基づく超画素高速分割アルゴリズムは光学画像において良い効果を得た。しかし、分極SAR画像はスペックルノイズの影響を受け、しかも多くの小さいブロックの或は細長い領域が存在するため、IERアルゴリズムを直接分極SAR画像の超画素分割に用いる時、理想的な結果を得ることは難しい。上の問題に対して、本論文では初期化ステップにおいて、不安定画素のポイントセットを分極SAR画像中のすべての画素点に初期化して、非安定画素点の局部再ラベル付けのため、不安定画素点の局部再ラベル付けのため、高速の修正Wishart距離を色空間のユークリッド距離の代わりに用い、最後に、1枚のシミュレーション画像と1枚のAirSAR実測分極SAR画像に基づいて、他の3種類の優れたアルゴリズムと比較した。実験結果は,いくつかの一般的評価基準に関して,提案したアルゴリズムにはより良い特性があり,そして,アルゴリズムの計算効率が高く,エッジ結合度の高い,形状規則の超画素を生成できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分極 ,  高速計算 ,  *高速度 ,  光学画像 ,  シミュレーション ,  *アルゴリズム ,  評価基準 ,  *画素 ,  色空間 ,  前処理 ,  *画像 ,  密着性
準シソーラス用語： 計算効率 ,  Euclid距離 ,  *SAR画像 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 偏波 ,  SAR画像 ,  画素 ,  アルゴリズム