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J-GLOBAL ID：201802264820230594   整理番号：18A1757002

粒子群最適化(PSO)とマルチ閾値指数エントロピーによるリモートセンシング画像変化検出手法の研究【JST・京大機械翻訳】

Research on change detection approach using PSO algorithm and multiple thresholds exponential entropy in remote sensing images

著者 (3件)： Huang Liang (昆明理工大学国土資源工程学院 ,云南 昆明,650093) ,  Wang Mingjia (昆明理工大学国土資源工程学院 ,云南 昆明,650093) ,  Wu Limin (昆明市測絵管理中心 ,云南 昆明,650050)
資料名： Cehui Gongcheng  (Cehui Gongcheng)
巻： 27  号： 7  ページ： 1-5  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2876A  ISSN： 1006-7949  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の検出において,通常,多重変化閾値を用いて検出精度を改善するが,計算量の増加をもたらす。この問題を解決するために,粒子群最適化(PSO)とマルチ閾値指数エントロピー(RSC)を用いたリモートセンシング画像変化検出の新しい方法を提案した。最初に,画像差分法を用いて,差異画像を構築した。次に,粒子スウォームとマルチ閾値指数エントロピーに基づくリモートセンシング画像セグメンテーション法を提案して,差異画像をセグメント化して,変化領域を得た。最後に,選択した実験データを,ファジィC平均,二重閾値指数エントロピー,および3閾値指数エントロピーに基づく非監視変化検出と比較した。実験結果は,提案した変化検出方法の精度が94.77%であり,この方法が効果的で信頼できるリモートセンシング画像変化検出法であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 曖昧さ ,  多重化 ,  *画像 ,  測定データ ,  セグメンテーション ,  計算量 ,  *エントロピー ,  差分法
準シソーラス用語： 粒子スウォーム ,  検出精度 ,  *変化検出 ,  *リモートセンシング画像 ,  *粒子群最適化 , 【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 (10件)： 粒子群最適化 ,  PSO ,  マルチ ,  閾値 ,  指数 ,  エントロピー ,  リモートセンシング画像 ,  変化検出 ,  手法 ,  研究