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J-GLOBAL ID：201802254833726214   整理番号：18A1442543

マルチ特徴融合に基づくリモートセンシング画像変化検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Change detection based on adaptive fusion of multiple features

著者 (4件)： Wang Guanghui (国家測絵地理信息局衛星測絵応用中心,北京,100830) ,  Li Jianlei (中国鉱業大学(徐州),徐州,221116) ,  Wang Huabin (国家測絵地理信息局衛星測絵応用中心,北京,100830) ,  Yang Huachao (中国鉱業大学(徐州),徐州,221116)
資料名： Guotu Ziyuan Yaogan  (Guotu Ziyuan Yaogan)
巻： 30  号： 2  ページ： 93-99  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2688A  ISSN： 1001-070X  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： 伝統的変化検出アルゴリズムは,主にスペックルのスペクトル情報に依存するので,画像のマルチ特徴検出の優位性の問題を効果的に利用できず,オブジェクト指向分析のアイデアに基づいている。マルチ特徴融合に基づくリモートセンシング画像変化検出アルゴリズムを提案した。最初に,マルチスケールセグメンテーションの画像オブジェクトに基づいて,各オブジェクトの色ヒストグラムとエッジ直線勾配ヒストグラムを統計した。次に,カラー距離とエッジの直線距離を,異なる期間の距離と距離を計算することによって計算し,そして,カラー距離とエッジの直線特性距離を,適応加重法を用いて,構築した。最後に、ヒストグラム曲率分析を用いて、スポットの変化検出結果を獲得した。実験結果は,この方法が色とエッジの直線特性を十分に融合でき,変化検出の精度を改善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： *画像 ,  セグメンテーション ,  スペクトル ,  ヒストグラム ,  曲率 ,  スペックル
準シソーラス用語： *変化検出 ,  加重 ,  カラーヒストグラム ,  マルチスケール ,  オブジェクト指向 ,  特徴検出 ,  *検出アルゴリズム ,  *リモートセンシング画像 ,  *特徴融合 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： change detection ,  color histogram ,  linear gradient histogram ,  histogram distance ,  histogram curvature

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)： マルチ ,  特徴融合 ,  リモートセンシング画像 ,  検出アルゴリズム