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J-GLOBAL ID：201802279285993993   整理番号：18A0137713

形状特徴とマルチスケール画像セグメンテーションに基づく自動画像レジストレーション【Powered by NICT】

Automatic Image Registration Based on Shape Features and Multi-scale Image Segmentation

著者 (4件)： Sui Haigang ,  Song Zhina ,  Gao Dongsheng ,  Hua Li
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICMIP  ページ： 118-122  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像間の位置合わせは医学,リモートセンシング,およびコンピュータビジョンのような多様な分野における多くの実際的な問題において重要な役割を果たす。画像レジストレーションの基本目的は,時間またはマルチモーダル画像センサからの最も微細な幾何学的および放射測定的に整列した画像を得ることである。本論文では,新しい安定な形状特徴ベース画像レジストレーション法は,回転,スケール不変特徴のセットを用いて安定領域を整合させることにより提案されている,マルチスケール画像セグメンテーションはマッチング領域を得るために用いた。このアルゴリズムでは,はじめにマルチスケールセグメンテーションと凸モデル制限による画像物体への画像に変換する。これら信頼できて安定した画像領域はマッチングユニットよりもむしろ点または線として使用されている。実験は本論文で提案したアルゴリズムは,回転と分解能歪,自動画像レジストレーションを達成することができるに敏感でないことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 分解能 ,  不変性 ,  放射測定 ,  イメージセンサ ,  多モード ,  凸形 ,  アルゴリズム ,  マッチング ,  *画像 ,  コンピュータビジョン ,  リモートセンシング
準シソーラス用語： *画像セグメンテーション ,  *マルチスケール ,  *形状特徴 , 【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 (4件)： 形状特徴 ,  マルチスケール ,  画像セグメンテーション ,  レジストレーション