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J-GLOBAL ID：201802262259001816   整理番号：18A1325786

視覚的顕著性に基づく高分解能リモートセンシング画像変化検出【JST・京大機械翻訳】

Detection of Remote Sensing Image Based on Visual Attention Mechanism

著者 (2件)： Liu Yaqiong (北京建筑大学測絵与城市空間信息学院,北京,100044) ,  Gao Dongyang (北京建筑大学測絵与城市空間信息学院,北京,100044)
資料名： Beijing Jianzhu Daxue Xuebao  (Beijing Jianzhu Daxue Xuebao)
巻： 34  号： 1  ページ： 48-52  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3520A  ISSN： 1004-6011  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科学技術の急速な発展に伴い、地球観測データの時間、空間分解能及びスペクトル分解能に対して顕著な向上が得られた。しかし、現在の豊富な画像情報に対して、従来のリモートセンシング画像処理アルゴリズムは迅速、正確、全面的に解読できないため、高画像ではその優位性が顕在できない。視覚的注意機構の顕著性のため、高速、定位準の優位性があるため、人間の視覚的注意メカニズムの顕著性を利用して、多時相高空間分解能リモートセンシング画像の変化検出技術を研究した。顕著な変化目標の抽出過程において、できるだけ顕著な図の分解能と原映像を一致させ、歪みを防止し、誤警報率と総誤り率の相互衝突が同時に低減できないという問題を解決した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *分解能 ,  誤り率 ,  *リモートセンシング ,  高速度 ,  *高分解能 ,  定位 ,  空間分解能 ,  スペクトル分解 ,  映像 ,  *視覚
準シソーラス用語： 画像処理アルゴリズム ,  画像情報 ,  地球観測 ,  *変化検出 ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 視覚 ,  高分解能 ,  リモートセンシング画像 ,  変化検出