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J-GLOBAL ID：201802256077596885   整理番号：18A0217098

改良された深さ学習に基づくリモートセンシング画像モザイク法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Modified approach to remote sensing image mosaic based on deep learning

著者 (3件)： Luo Peilei (北京林業大学 信息学院,北京,100083) ,  Li Guoqing (中国科学院 遥感与数字地球研究所 数据技術部,北京,100094) ,  Ceng Yi (北京林業大学 信息学院,北京,100083)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 53  号： 20  ページ： 180-186  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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モザイクの2つの主要なプロセスについて議論した。画像登録と点変換は,それぞれ,深く研究された。リモートセンシング画像モザイクにおける特徴点マッチングの問題を解決するために,階層的畳込み特徴を用いた画像登録の新しい方法を提案した。この方法では,畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,特徴点の階層的畳込み特性を適応的に抽出した。相関フィルタ(Correlation Filter,CF)を用いて,異なる深さの畳込み特徴の層ごとに相関分析を行い,特徴点の位置を総合的に計算した。次に,従来の点変換法を単純化し,交差点集合の変換法を提案した。変換パラメータを計算することにより,リモートセンシング画像のモザイクを実現した。実験結果は,この方法が,SIFT(Scale Invariant Feature Transform)に基づく従来の方法と比較して,より高い精度とロバスト性を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  マッチング ,  交差点 ,  *画像 ,  畳込み ,  簡素化 ,  *モザイク性
準シソーラス用語： 相関分析 ,  相関フィルタ ,  畳込みニューラルネットワーク ,  特徴点 ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Convolutional Neural Networks(CNN) ,  image registration ,  cross points ,  remote sensing image mosaic

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 学習 ,  リモートセンシング ,  画像モザイク ,  提案