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J-GLOBAL ID：201902227218357387   整理番号：19A1551882

画像マッピングと深いカプセルネットワークに基づくリモートセンシング画像における変化検出【JST・京大機械翻訳】

Change Detection in Remote Sensing Images Based on Image Mapping and a Deep Capsule Network

著者 (6件)： Ma Wenping (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation, Joint International Research Laboratory of Intelligent Perception and Computation, School of Artificial Intelligence, Xidian...) ,  Xiong Yunta (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation, Joint International Research Laboratory of Intelligent Perception and Computation, School of Artificial Intelligence, Xidian...) ,  Wu Yue (School of Computer Science and Technology, Xidian University, Xi’an 710071, China) ,  Yang Hui (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation, Joint International Research Laboratory of Intelligent Perception and Computation, School of Artificial Intelligence, Xidian...) ,  Zhang Xiangrong (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation, Joint International Research Laboratory of Intelligent Perception and Computation, School of Artificial Intelligence, Xidian...) ,  Jiao Licheng (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation, Joint International Research Laboratory of Intelligent Perception and Computation, School of Artificial Intelligence, Xidian...)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 11  号： 6  ページ： 626  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 均一画像変化検出研究が良く開発され,多くの方法が提案されている。しかし,不均一画像が異なる領域にあるので,不均一画像間の変化検出は困難である。したがって,直接不均一画像比較は困難である。本論文において,不均一合成開口レーダ(SAR)画像と光学画像変化検出のための方法を提案して,それは画素レベルマッピング方法と深い構造を有するカプセルネットワークに基づいた。提案したマッピング法は,画像を1つの特徴空間から別の特徴空間に変換する。次に,画像を同様に変換された空間で直接比較することができた。マッピング過程において,不変領域におけるいくつかの画像ブロックを選択して,これらのブロックは画像のわずかな部分である。次に,重みづけパラメータを,変換される画素とこれらのブロックにおける画素の間のユークリッド距離を計算することによって獲得した。加重座標に従って計算されたユークリッド距離は,もう一つの特徴空間における画素濃淡値とみなされる。他の画像は同様に変換される。変換された特徴空間において,これらの画像を比較して,2つの異なる画像の融合を達成した。2つの実験画像は,深い構造を持つカプセルネットワークに入力される。画像融合結果を訓練ラベルとみなした。訓練サンプルを,中心画素ラベルとその隣接画素ラベルの比率に従って選択した。カプセルネットワークは検出結果を改善し,雑音を抑制できる。リモートセンシングデータセットに関する実験は,最終的検出結果を示して,提案方法は満足な性能を得た。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  不変性 ,  *カプセル ,  画素 ,  *画像 ,  *ネットワーク ,  合成開口レーダ ,  重みづけ ,  写像 ,  加重 ,  Euclid距離 ,  *変化検出
準シソーラス用語： 画像融合 ,  特徴空間 ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 変化検出 ,  カプセルネットワーク ,  画像マッピング ,  合成開口レーダ画像 ,  光学画像 ,  異種画像

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (55件)：

• Brunner, D.; Lemoine, G.; Bruzzone, L. Earthquake damage assessment of buildings using VHR optical and SAR imagery. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2010, 48, 2403-2420.
• Lv, Z.; Liu, T.; Wan, Y.; Benediktsson, J.A.; Zhang, X. Post-Processing Approach for Refining Raw Land Cover Change Detection of Very High-Resolution Remote Sensing Images. Remote Sens. 2018, 10, 472.
• Mai, D.S.; Long, T.N. Semi-Supervised Fuzzy C-Means Clustering for Change Detection from Multispectral Satellite Image. In Proceedings of the 2015 IEEE International Conference on Fuzzy Systems, Istanbul, Turkey, 2-5 August 2015.
• Nielsen, A.A. The regularized iteratively reweighted MAD method for change detection in multi-and hyperspectral data. IEEE Trans. Image Process. 2007, 16, 463-478.
• Gong, M.; Cao, Y.; Wu, Q. A neighborhood-based ratio approach for change detection in SAR images. IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 2012, 9, 307-311.

タイトルに関連する用語 (4件)： マッピング ,  カプセル ,  リモートセンシング画像 ,  変化検出